SAS Deep Learning | |
| Location | Lucerne - Central Switzerland - Switzerland |
| Category | Innovation | Computer Science |
| type | Course |
|
Mobile-Version anzeigen HauptnavigationMit Deep Learning in die digitale ZukunftSAS Deep Learning Mit Technologie der digitalen Welt einen Schritt voraus Die Weiterbildung bietet einen Einstieg ins Deep Learning und vermittelt, wie neuronale Netzwerke im beruflichen Kontext einen Mehrwert bieten können. Teilnehmende lernen, wie sie dank Technologie komplexe Herausforderungen meistern. Die Weiterbildung in der ÉbersichtDas SAS (Short Advanced Studies) in Deep Learning bietet Ihnen die Gelegenheit, die Welt von Deep Learning kennenzulernen. Deep Learning ist ein Teilbereich des Machine Learnings, der auf künstlichen neuronalen Netzen basiert und grosse Datenmengen verwendet, um komplexe Muster und Zusammenhänge zu erkennen und zu lernen. In dieser Weiterbildung lernen Sie, wie Künstliche Intelligenz die Zukunft mitgestaltet und lernen, wie Sie die Technologie in Ihrem beruflichen Umfeld nutzen können. Wir führen Sie Schritt für Schritt durch die Grundlagen des Deep Learning. Die Teilnehmenden setzen sich mit der Implementierung von neuronalen Netzen mit TensorFlow auseinander. Hands-on vermitteln dabei den Praxisbezug. Auch thematisieren wir Trainings- und Validierungsstrategien für neuronale Netze. Teilnehmende lernen, wie man die richtigen Parameter für neuronale Netze für spezifische Probleme findet. Was Ihnen die Weiterbildung bietet:
Mehr Informationen Weitere Vorteile dieser Weiterbildung:
Akademisches Niveau: Diese Weiterbildung auf Master-Stufe ( EQF Level 7-8 / NQR-HS 7-8 ) entspricht einer postgradualen Ausbildung gemäss Bologna-System . FactsDatumHerbst 2025 Anmeldeschluss1 Woche vor Programmstart Dauer4 Tage KostenCHF 3000.- Einschreibegebühr und Unterlagen sind inklusive. Vergünstigung: 10% Preisnachlass für Premium-Alumni-Mitglieder der Hochschule Luzern. Weiterbildungsgutscheine SVEB werden akzeptiert. LeitungInfo-Veranstaltungen Weitere Facts AbschlussShort Advanced Studies Hochschule Luzern/FHZ in Deep Learning oder Kursbestätigung ArtSAS ECTS3 Unterrichtssprache
Rotkreuz Kontaktstunden32 Lektionen Dozierende Dr. Mark Rowan Zielgruppe
Ein Abschluss auf Tertiärstufe (ETH/Universität, Fachhochschule, Höhere Fachschule und andere) und mindestens zwei Jahre Berufserfahrung. Für eine Fachkurs-Teilnahme (ohne ECTS) gelten keine Aufnahmebedingungen. Vorkenntnisse in Python-Programmierung und grundlegende Erfahrungen im Daten-Handling. Akademisches Niveau: Diese Weiterbildung auf Master-Stufe ( EQF Level 7-8 / NQR-HS 7-8 ) entspricht einer postgradualen Ausbildung gemäss Bologna-System . AnbieterInformatik MethodikDie Weiterbildung zeichnet sich durch eine vielfältige Methodik aus, die über den herkömmlichen Präsenzunterricht hinausgeht: Begleitetes Selbststudium: Teilnehmende erhalten hochwertige Lernmaterialien und Ressourcen, die es ihnen ermöglichen, in ihrem eigenen Tempo zu lernen. Fachkundige Tutoren stehen zur Verfügung, um Fragen zu beantworten und Unterstützung zu bieten. Praxisorientierte Transferprojekte, die Teilnehmenden können das erworbene Wissen direkt in ihrem Berufsumfeld anwenden. Vertiefungsarbeiten: Teilnehmende haben die Gelegenheit, sich in spezifischen Themenbereichen zu vertiefen, die für ihre berufliche Entwicklung relevant sind. Dies fördert individuelle Expertise und stärkt die Anwendbarkeit des Wissens in unterschiedlichen Kontexten. Kollaboratives Lernen: Durch Gruppenprojekte und Diskussionsforen fördern wir die Zusammenarbeit und den Austausch von Ideen zwischen den Teilnehmern. Dies schafft eine dynamische Lernumgebung, in der vielfältige Perspektiven berücksichtigt werden. Leistungsnachweis: Transferarbeit AnmeldungProf. Dr. Aygul Zagidullina Co-Programmmleiterin E-Mail anzeigen Prof. Dr. Umberto Michelucci Co-Programmleiter 0041 (0)41 349 31 44 E-Mail anzeigen Melda Kahveci Programmorganisatorin 0041 (0)41 349 31 39 E-Mail anzeigen KontaktformularInfoveranstaltungenFooterFH Zentralschweiz DirekteinstiegStatische Links | |
|
In your contacts, please refer to myScience.ch and reference edu.myScience.ch/id6476 | |
Related Job Offers
Related News
11 December 2025
Finding your way around the station when you live with a disability
20 June 2025
How AIs understand words
15 April 2025
Current AI Risks More Alarming than Apocalyptic Future Scenarios
