Machine Learning Spezialist:in für Anwendungen in der Videoproduktion
velpTEC GmbH · Hannover
Förderung
Dieser Kurs ist förderfähig:
- Bildungsgutschein – Bis zu 100 % Kostenübernahme durch Agentur für Arbeit oder Jobcenter. Die Bewilligung ist eine Ermessensentscheidung der Behörde (AZAV-Voraussetzung).
Über den Kurs
In dieser Weiterbildung erlernen Sie den Einsatz von Machine Learning in der Videoproduktion, insbesondere im Bereich automatisierter Diagnoseverfahren.
Lerninhalte
<p>In dieser Weiterbildung erlernen Sie den Einsatz von Machine Learning in der Videoproduktion, insbesondere im Bereich automatisierter Diagnoseverfahren. Sie werden in die Lage versetzt, Algorithmen zu entwickeln, die Videoinhalte analysieren und Fehler oder Anomalien identifizieren. Zudem erwerben Sie Kenntnisse über die Integration solcher automatisierten Diagnoseverfahren in bestehende Produktionsprozesse. Ein Schwerpunkt liegt auf der praktischen Anwendung von Machine-Learning-Methoden zur Qualitätskontrolle in der Videoproduktion. Sie lernen, automatisierte Diagnoseverfahren zu implementieren, um Produktionsfehler frühzeitig zu erkennen und zu beheben. Durch praxisnahe Übungen und Fallstudien vertiefen Sie Ihr Verständnis für den Einsatz von Machine Learning in der Videoproduktion. Nach Abschluss der Weiterbildung sind Sie in der Lage, automatisierte Diagnoseverfahren in der Videoproduktion einzusetzen, um die Effizienz und Qualität Ihrer Produktionsprozesse zu steigern. <br/></p>Grundlagen des Machine Learnings<ul><li>Kenntnisse im Bereich automatisierter Diagnoseverfahren und deren Nutzen</li><li>Grundlegende Algorithmen: lineare/logistische Regression</li><li>Unüberwachtes Lernen: Clustering mit Fokus auf automatisierte Diagnoseverfahren</li><li>Dimensionalitätsreduktion: PCA und t-SNE</li><li>Naiver Bayes-Klassifikator und Diskriminanzanalyse in der Anwendung automatisierter Diagnoseverfahren</li><li>Regressionstechniken und Regularisierung: Lasso und Ridge</li><li>Aktuelle Trends im maschinellen Lernen und Ausblick in die Zukunft unter Berücksichtigung automatisierter Diagnoseverfahren</li></ul><br/>Erweiterte Konzepte und Techniken<ul><li>Praktische Anwendung: Modelltraining und Modellperformance im Kontext automatisierter Diagnoseverfahren</li><li>Neuronale Netze und Deep Learning</li><li>Verstärktes Lernen mit Bezug zu automatisierten Diagnoseverfahren</li><li>Qualifikationsprojekt Machine Learning</li></ul><br/>Datenanalyse und -visualisierung<ul><li>Einführung in die Datenanalyse und Datenvisualisierung mit Schwerpunkt auf automatisierten Diagnoseverfahren</li><li>Einführung in NumPy und Messdatenverarbeitung</li></ul><br/>Integration und Anwendung in der Videoproduktion<ul><li>Einführung in das Programm: erste Schritte und UI im Zusammenhang mit automatisierten Diagnoseverfahren</li><li>Anlegen von Projekten: Kompositionen und Co.</li><li>Erste Animationen mit Keyframes unter Einbeziehung automatisierter Diagnoseverfahren</li><li>Masken, Matten und Alphakanäle</li><li>Motion Tracking mit Anwendungen aus dem Bereich automatisierter Diagnoseverfahren</li><li>D in After Effects</li><li>Interaktion mit 3D-Programmen unter Berücksichtigung automatisierter Diagnoseverfahren</li><li>Greenscreen</li><li>Multi-Kamera-Schnitt</li></ul><br/>Postproduktionstechniken<ul><li>Rausch-Entfernung unter Zuhilfenahme automatisierter Diagnoseverfahren</li><li>Audionachbearbeitung</li><li>Colorgrading auf Basis automatisierter Diagnoseverfahren</li><li>Gestaltung von Untertiteln</li></ul><br/>User Interface- und User Experience-Design<ul><li>Arbeiten mit Komponenten unter Aspekten automatisierter Diagnoseverfahren</li><li>Designsysteme</li><li>Einsatz von UI/UX in Verbindung mit automatisierten Diagnoseverfahren</li><li>Teilen von Prototypen und Erhalten von Feedback</li><li>Testing und Feedback mit Fokus auf automatisierte Diagnoseverfahren</li><li>Interaktion mit Drittanbietern (Figma)</li><li>Export und Entwickler-Zusammenarbeit</li></ul><br/>Programmierung und Tools für Machine Learning<ul><li>Grundlegende Programmierkonzepte mit Anwendungen für automatisierte Diagnoseverfahren</li><li>Datenstrukturen</li><li>Python-Skripte im Einsatz für automatisierte Diagnoseverfahren</li><li>Standard-Datentypen</li><li>Funktionen mit Bezug zu automatisierten Diagnoseverfahren</li><li>Textverarbeitung</li><li>Grafische Benutzungsoberflächen mit tkinter unter dem Aspekt automatisierter Diagnoseverfahren</li><li>Threads</li><li>Finden und Vermeiden von Fehlern im Umfeld automatisierter Diagnoseverfahren</li><li>Datenbanken</li><li>Testen und Tuning für automatisierte Diagnoseverfahren</li><li>Modellieren mit Kellern, Schlangen und Graphen</li></ul>
Bewertungen (0)
Häufige Fragen zu „Machine Learning Spezialist:in für Anwendungen in der Videoproduktion“
Ist „Machine Learning Spezialist:in für Anwendungen in der Videoproduktion“ förderfähig?
Ja. Für diesen Kurs kommen folgende Förderungen in Betracht: Bildungsgutschein. Die konkrete Bewilligung klärst du mit der jeweiligen Förderstelle (z. B. Agentur für Arbeit oder Jobcenter).
Wie lange dauert „Machine Learning Spezialist:in für Anwendungen in der Videoproduktion“?
Die Weiterbildung dauert 9 Monate.
Was kostet „Machine Learning Spezialist:in für Anwendungen in der Videoproduktion“?
Die Kosten können über einen Bildungsgutschein der Agentur für Arbeit oder des Jobcenters bis zu 100 % gefördert werden. Die genauen Konditionen nennt dir der Anbieter.
Welchen Abschluss erhalte ich bei „Machine Learning Spezialist:in für Anwendungen in der Videoproduktion“?
Nach erfolgreichem Abschluss erhältst du: Zertifikat.
In welcher Lernform findet „Machine Learning Spezialist:in für Anwendungen in der Videoproduktion“ statt?
Die Weiterbildung wird in folgender Lernform angeboten: Hybrid.