Machine Learning mit Zusatzqualifikation Datenbanksysteme mit SQL sowie Grundlagen des Projektmanagements In dieser Weiterbildung erarbeiten Sie sich fundierte Kenntnisse im Bereich des Machine Learning und werden in die Lage versetzt, automatisierte Diagnoseverfahren zu entwickeln und anzuwenden. Sie lernen, wie Sie Daten analysieren, Modelle trainieren und deren Ergebnisse interpretieren. Ein besonderer Fokus liegt auf der Anwendung von automatisierten Diagnoseverfahren in verschiedenen Anwendungsfeldern. Sie erwerben zudem Kompetenzen im Umgang mit relationalen Datenbanksystemen und der Abfragesprache SQL. Dies umfasst die Erstellung, Verwaltung und Abfrage von Datenbanken, was für die Implementierung von automatisierten Diagnoseverfahren von Bedeutung ist. Ergänzend dazu werden Ihnen Grundlagen des Projektmanagements vermittelt, um automatisierte Diagnoseverfahren effektiv in Projekten zu planen und umzusetzen. Durch praxisorientierte Übungen und Fallstudien wenden Sie die erlernten Konzepte direkt an und vertiefen Ihr Verständnis für automatisierte Diagnoseverfahren. Nach Abschluss der Weiterbildung sind Sie in der Lage, automatisierte Diagnoseverfahren in Ihrem beruflichen Umfeld einzusetzen und Projekte im Bereich des Machine Learning zu realisieren.

Convolutional Neural Networks und Automatisierte Diagnoseverfahren
  • Einführung in Machine Learning mit Fokus auf automatisierte Diagnoseverfahren
  • Arten des Machine Learning
  • Entwicklung eines Machine-Learning-Systems im Kontext von automatisierten Diagnoseverfahren
  • Datenvorbereitung für Machine Learning
  • Training und Auswahl eines Vorhersagemodells mit Anwendungen aus den automatisierten Diagnoseverfahren
  • Bewertung von Modellen
  • Random Forests und Entscheidungsbäume als Methoden für automatisierte Diagnoseverfahren

Modellbewertung und Hyperparameter-Tuning
  • Modellbewertung und Hyperparameter-Tuning in Bezug auf automatisierte Diagnoseverfahren
  • Einführung in relationale Datenbanken
  • Datenbankmodellierung und Namenskonventionen mit Fokus auf automatisierte Diagnoseverfahren
  • Normalisierung und Normalformen
  • SELECT, JOIN und GROUP BY zur Unterstützung von automatisierten Diagnoseverfahren
  • Ändern von Daten über INSERT, UPDATE und DELETE

Datenbanksysteme mit SQL
  • Transaktionen und ihre Bedeutung für automatisierte Diagnoseverfahren
  • Datentypen und Keys
  • Anwendung von verschiedenen komplexen SELECTs im Bereich der automatisierten Diagnoseverfahren
  • Einführung in das Projektmanagement
  • Projektarten unter Berücksichtigung von automatisierten Diagnoseverfahren
  • Standards und Normen

Grundlagen des Projektmanagements
  • Aufgaben eines Projektleiters bei Projekten zu automatisierten Diagnoseverfahren
  • Traditionelles Projektmanagement
  • Hybrides Projektmanagement mit Bezug auf automatisierte Diagnoseverfahren
  • Projekt-Initialisierung
  • Projekt-Planung im Rahmen von automatisierten Diagnoseverfahren