Testimonial Weiterbildung Machine Learning

Online-Infoveranstaltung

MAS Machine Learning Die Weiterbildung für aufstrebende Ingenieure

Der MAS Machine Learning vermittelt, wie Sie modernste Technologien wie Deep Learning einsetzen, um komplexe Probleme wirkungsvoll zu lösen.

Online-Infoveranstaltung

Die Weiterbildung in der Übersicht

Technologisches Know-how wird auf dem Arbeitsmarkt immer wichtiger. KI-Spezialistinnen und Experten in Machine Learning sind diejenigen Jobs, die am schnellsten wachsen. Dies geht aus dem Future of Jobs Report 2023 des Weltwirtschaftsforums (WEF) hervor.

Der MAS in Machine Learning zeichnet sich durch seine einzigartige Mischung aus Machine Learning und Data-Science-Methoden aus, die durch Praxiserfahrung mit führenden Technologien wie TensorFlow und Python ergänzt werden. Dieses MAS-Programm vermittelt umfassende und abgerundete Kompetenzen und gewährleistet dabei die Branchenrelevanz zu. Dank dem Schwerpunkt auf Innovation und kreativer Lösungsfindung bereitet der MAS die Teilnehmenden auf die Herausforderungen im Technologiesektor vor.

Mehr Informationen

Aufbau Master of Advanced Studies

Der MAS-Studiengang ist modular aufgebaut und setzt sich aus drei CAS-Modulen und einem MAS-Modul zusammen. Als Abschluss dient ein Mastermodul, in dem die Teilnehmenden in Form einer MAS-Thesis eine reale Problemstellung bearbeiten, die aus ihrem Unternehmen stammt oder ihren Interessen entspricht.

Grafik MAS Machine Learning

Durch Klick auf die Grafik gelangen Sie zur Modulübersicht des MAS-Programmes.

Facts

Start

Laufend

Anmeldeschluss

Laufend

Dauer

24 Monate

Kosten

Ab 28'200.– CHF

entspricht den Kosten der drei CAS (zwischen CHF 7’900.– und CHF 12'100.– je nach CAS) plus CHF 4‘500.– für die MAS-Thesis. Einschreibegebühr und Unterlagen sind inklusive. Weiterbildungsgutscheine SVEB werden akzeptiert. 

Leitung
Info-Veranstaltungen
Abschluss

Master of Advanced Studies Hochschule Luzern/FHZ in Machine Learning

Art

MAS

ECTS

60

Unterrichtssprache
  • Deutsch
  • Englisch
Durchführungsort

Rotkreuz

Zielgruppe
  • Fachkräfte mit einem Hintergrund in Informatik, Ingenieurwesen oder einem verwandten Bereich, die sich in KI und maschinellem Lernen weiterbilden möchten. 
  • Datenanalysten und Wissenschaftlerinnen, die ihr Fachwissen über fortschrittliche Techniken des maschinellen Lernens vertiefen möchten. 
  • Softwareentwicklerinnen und IT-Spezialisten, die ihre Karriere im sich schnell entwickelnden Bereich der künstlichen Intelligenz vorantreiben möchten. 
  • Branchenexperten und technische Teamleiterinnen, die maschinelles Lernen nutzen möchten, um Innovation und Effizienz in ihren Unternehmen voranzutreiben. 
  • Unternehmerinnen und Geschäftsstrategen, die die Leistungsfähigkeit von KI für Wettbewerbsvorteile nutzen möchten. 
  • Akademiker und Forscherinnen, die maschinelles Lernen in ihrer Arbeit anwenden wollen, um komplexe Probleme zu lösen. 
Voraussetzungen

Ein tertiärer Bildungsabschluss (ETH/Universität, Fachhochschule, Hochschule oder andere) und mindestens zwei Jahre Berufserfahrung nach dem Abschluss (in Data Science nicht notwendig). Eine begrenzte Anzahl von Personen mit gleichwertiger Qualifikation und mehrjähriger Berufserfahrung kann über ein standardisiertes Aufnahmeverfahren ("sur dossier") zugelassen werden – dies kann mit Auflagen verbunden sein.

Anbieter

Informatik

Methodik

Das Programm wurde speziell für Berufstätige entwickelt und bietet ein flexibles Format, das die Balance zwischen Arbeit und persönlichen Verpflichtungen ermöglicht. Der Lehransatz ist fest in der Praxis verankert und ermutigt die Studierenden, reale Projekte in Angriff zu nehmen, wodurch sie nach Abschluss ihres Studiums bestens auf die Arbeitswelt vorbereitet sind. Darüber hinaus erleichtert das Programm Networking-Möglichkeiten und ermöglicht es den Studierenden, wertvolle Verbindungen zu Branchenführern, Alumni und Kollegen zu knüpfen.

Bemerkungen

Die Anforderungen werden in jedem CAS separat beschrieben. Für das MAS-Modul gibt es keine spezifischen Anforderungen.

Die Abschlussarbeit kann auf Deutsch oder Englisch verfasst werden. Auch der Austausch mit der Betreuungsperson ist in beiden Sprachen möglich.

OSZAR »