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Mit Deep Learning in die digitale Zukunft

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Fachkurs Deep Learning Mit Technologie der digitalen Welt einen Schritt voraus

Der Fachkurs 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.

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Die Weiterbildung in der Übersicht

Der praxisorientierte Fachkurs 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.

Im Fachkurs erkennen 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 thematisiert der Fachkurs Trainings- und Validierungsstrategien für neuronale Netze. Teilnehmende lernen, wie man die richtigen Parameter für neuronale Netze für spezifische Probleme findet.

Was Ihnen der Fachkurs bietet:

  • Sie lernen, wie Sie Deep Learning in realen Situationen einsetzen, um konkrete Probleme zu lösen und innovative Lösungen zu entwickeln.
  • Als Absolvent:in sind Sie in der Lage, eigene neuronale Netzwerke zu implementieren und zu trainieren (beispielsweise zur Klassifikation).
  • Sie verstehen, für welche Anwendungsfälle neuronale Netzwerke verwendet werden können und beurteilen diese selbstständig.
Mehr Informationen

Weitere Vorteile des Fachkurses:

  1. Lehrmethoden: Unsere Dozierenden sind erfahrene Fachleute aus der Praxis, die komplexe Konzepte in leicht verständliche und praxisnahe Lehreinheiten umsetzen.
  2. Karriere: Egal, ob Sie Ihre bestehenden Fähigkeiten erweitern oder in die Welt des Deep Learning einsteigen möchten - dieser Fachkurs eröffnet Ihnen neue berufliche Perspektiven.
  3. Vernetzung: Treffen Sie Gleichgesinnte und bauen Sie Ihr berufliches Netzwerk aus, während Sie gemeinsam in die faszinierende Welt des Deep Learning eintauchen. 

Akademisches Niveau: Diese Weiterbildung auf Master-Stufe (EQF Level 7-8 / NQR-HS 7-8) entspricht einer postgradualen Ausbildung gemäss Bologna-System.

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Facts

Start

9. Mai 2025

Ende

17. Mai 2025

Anmeldeschluss

1 Woche vor Programmstart

Dauer

4 Tage

Kosten

CHF 2500.–

Einschreibegebühr und Unterlagen sind inklusive. Vergünstigung: Zehn Prozent Preisnachlass für Premium-Alumni-Mitglieder der Hochschule Luzern. Weiterbildungsgutscheine SVEB werden akzeptiert.

Leitung
  • Prof. Dr. Umberto Michelucci
  • Dr. Aygul Zagidullina
Info-Veranstaltungen
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  • Montag, 16. Juni 2025, Online
  • Montag, 7. Juli 2025, Online
  • Mittwoch, 27. August 2025, Online
  • Dienstag, 9. September 2025, Online
  • Dienstag, 23. September 2025, Online
  • Montag, 6. Oktober 2025, Online
  • Mittwoch, 15. Oktober 2025, Online
  • Montag, 24. November 2025, Online
  • Mittwoch, 26. November 2025, Online
Abschluss

Kursbestätigung

Art

Weiterbildungskurs

Unterrichtszeiten

Freitag, 9. Mai 2025, 09:15 - 16:45 Uhr
Samstag, 10. Mai 2025, 09:15 - 16:45 Uhr
Freitag, 16. Mai 2025, 09:15 - 16:45 Uhr
Samstag, 17. Mai 2025, 09:15 - 16:45 Uhr

Unterrichtssprache
  • Englisch
Durchführungsort

Rotkreuz

Kontaktstunden

32 Lektionen

Dozierende

Dr. Mark Rowan 

Zielgruppe

Technik-Enthusiastinnen und -Enthusiasten: Personen mit Interesse an Technologie, die aber bisher keine umfassenden Kenntnisse im Bereich Deep Learning besitzen.

Berufstätige in technischen Bereichen, die ihre Kenntnisse im Bereich Deep Learning praxisorientiert erweitern möchten.

Fachpersonen aus Nicht-Technik-Bereichen: Manager:innen, Marketingexpert:innen, Unternehmer:innen und Fachleute, die die transformative Kraft von Deep Learning in ihrer Branche verstehen und nutzen möchten.

Unternehmer:innen und Innovation-Treibende, die nach innovativen Lösungen suchen, um ihre Geschäftsprozesse zu verbessern.

Studierende und Forschende, die sich auf eine Karriere im Bereich der künstlichen Intelligenz vorbereiten. 

Voraussetzungen

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.

Anbieter

Informatik
Weiterbildung

Methodik

Der Fachkurs im Bereich Deep Learning 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 Teilnehmer das erworbene Wissen direkt in ihrem Berufsumfeld anwenden können.  

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.

Bemerkungen

Der Fachkurs Deep Learning ist Bestandteil (Modul) des CAS Machine Learning.

Prof. Dr. Umberto Michelucci

Co-Programmleiter

+41 41 349 31 44

E-Mail anzeigen

Dr. Aygul Zagidullina

Co-Programmmleiterin

E-Mail anzeigen

Melda Kahveci

Programmorganisatorin

+41 41 349 31 39

E-Mail anzeigen

Kontaktformular

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Infoveranstaltungen

  • Montag, 16. Juni 2025, Online
  • Montag, 7. Juli 2025, Online
  • Mittwoch, 27. August 2025, Online
  • Dienstag, 9. September 2025, Online
  • Dienstag, 23. September 2025, Online
  • Weitere Infoveranstaltungen

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  • CAS Machine Learning
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