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Mit Deep Learning in die digitale Zukunft

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SAS 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.

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Die Weiterbildung in der Übersicht

Das 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:

  • 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 dieser Weiterbildung:

  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 - dieses Programm 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

Datum

Herbst 2025

Anmeldeschluss

1 Woche vor Programmstart

Dauer

4 Tage

Kosten

CHF 3000.–

Einschreibegebühr und Unterlagen sind inklusive. Vergünstigung: 10% Preisnachlass für Premium-Alumni-Mitglieder der Hochschule Luzern. Weiterbildungsgutscheine SVEB werden akzeptiert.

Leitung
  • Prof. Dr. Aygul Zagidullina
  • Prof. Dr. Umberto Michelucci
Info-Veranstaltungen
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  • 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, 3. November 2025, Online
  • Montag, 24. November 2025, Online
  • Mittwoch, 26. November 2025, Online
Abschluss

Short Advanced Studies Hochschule Luzern/FHZ in Deep Learning oder Kursbestätigung

Art

SAS

ECTS

3

Unterrichtszeiten

Freitag und Samstag
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

Ein Abschluss auf Tertiärstufe der formalen Bildung (ETH/Universität, Fachhochschule, Höhere Fachschule und andere) und mindestens zwei Jahre Berufserfahrung. Personen mit einer gleichwertigen Qualifikation und mehrjähriger Berufserfahrung können in beschränkter Anzahl über ein standardisiertes Zulassungsverfahren («sur dossier») aufgenommen werden – dies kann mit Auflagen verbunden sein. Sollten Sie bei der Einstufung Ihres Abschlusses unsicher sein, hilft Ihnen unser Weiterbildungs-ABC weiter.

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.

Anbieter

Informatik

Methodik

Die 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 

Diese Weiterbildung kann auch als Fachkurs absolviert werden. In diesem Fall ist kein Leistungsnachweis notwendig und es werden keine ECTS erworben.

Dieses Programm ist Teil folgender Weiterbildungen

  • CAS Machine Learning

Anmeldung

  • Anmeldung ab Ende Juli 2025 möglich

Prof. Dr. Aygul Zagidullina

Co-Programmmleiterin

E-Mail anzeigen

Prof. Dr. Umberto Michelucci

Co-Programmleiter

+41 41 349 31 44

E-Mail anzeigen

Melda Kahveci

Programmorganisatorin

+41 41 349 31 39

E-Mail anzeigen

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  • Mittwoch, 27. August 2025, Online
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  • Dienstag, 23. September 2025, Online
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