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14.04.2023 11:43

Lehrschwerpunkt ‚Machine Learning‘ am SRH Campus Rheinland

Andre Hellweg SRH Campus Hamm
SRH Hochschule in Nordrhein-Westfalen

    Der Einfluss von Machine Learning (ML) und künstlicher Intelligenz (KI) ist in den letzten Jahren – bspw. durch Chatbots wie ChatGPT – spürbar gewachsen. Unternehmen und Organisationen verwenden ML und KI, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Nur durch ein grundlegendes Verständnis der Algorithmen können sie ihre Wettbewerbsfähigkeit und Innovationskraft erhalten.

    Der SRH Campus im Rheinland hat diese neuen Anforderungen aufgegriffen und bildet die dortigen Studierenden im neuen Machine Learning Lab zukunftsfähig aus. So werden die künftigen Absolventinnen und Absolventen der Masterstudiengänge ‚International Business and Engineering‘ und ‚Supply Chain Management‘ optimal auf ihre berufliche Zukunft vorbereitet. „Ein grundlegendes Verständnis von ML und KI bereitet die Studierenden auf die zukünftigen Anforderungen des Arbeitsmarkts vor und hilft ihnen, wettbewerbsfähig zu sein“, berichtet Prof. Dr. Alexander Heczko, Wirtschaftsmathematiker und Studiengangsleiter des Studiengangs ‚Master of International Business and Engineering‘. „Im Machine Learning Lab vermitteln wir den Studierenden neben einer Einführung in ‚Python‘ die grundlegenden Konzepte und Algorithmen anhand interessanter Beispiele. Außerdem erhalten sie die Möglichkeit, betreut an eigenen ML-Projekten zu arbeiten. Als übergeordnetes Ziel wollen wir gemeinsam ein komplexes Machine Learning Projekt verwirklichen.“

    Auch die Studierenden sind begeistert, sagt Prof. Dr. Sabrina Krauss, die den SRH Campus im Rheinland leitet: „Durch unser besonderes didaktisches CORE-Prinzip haben wir uns zu einer interaktiven und praxisnahen Lehre verpflichtet. Wir freuen uns, dass wir auch nun durch das neue Machine Learning Lab den Studierenden erste echte Erfahrungen mit der Entwicklung von künstlicher Intelligenz bieten können.“


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    Merkmale dieser Pressemitteilung:
    Journalisten, Wirtschaftsvertreter
    fachunabhängig
    überregional
    Schule und Wissenschaft, Studium und Lehre
    Deutsch


     

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