Automated Machine Learning
Von Produktempfehlungen bis Sprachassistenten: Künstliche Intelligenz (KI) wird in vielen Bereichen eingesetzt. Ein Teilgebiet der KI ist das maschinelle Lernen, auch als Machine Learning bezeichnet. Im Kurs Automated Machine Learning des KI Campus (AutoML) lernst du, wie du maschinelles Lernen verbesserst, indem du die dahinterliegenden Systeme analysierst.
Was ist Automated Machine Learning (AutoML)?
- AutoML vereinfacht die Komplexität maschinellen Lernens (ML)
- AutoML reduziert den zeitlichen und personellen Aufwand für die Entwicklung von ML-Modellen
- Dadurch erweitert sich der Einsatzbereich für ML
Maschinelles Lernen ist sehr komplex, weshalb man versucht, bestimmte Einzelschritte im ML-Workflow zu automatisieren. Dadurch reduziert sich die Komplexität. Außerdem dauert die Entwicklung eines ML-Workflows nicht mehr so lange wie ohne AutoML. Und es müssen weniger Personen am Workflow arbeiten.
AutoML reduziert aber nicht nur die Komplexität maschinellen Lernens und beschleunigt die Entwicklung von ML-Workflows. AutoML ermöglicht auch Anwender:innen ohne Programmierkenntnisse maschinelles Lernen zur Lösung von Problemen einzusetzen. Dadurch wird der Einsatzbereich für ML erheblich erweitert.
Passt der Kurs Automated Machine Learning zu dir?
- ... verfügst bereits über Grundlagenwissen in Machine Learning und Deep Learning (DL)
- ... hast erste Erfahrungen mit ML und DL gesammelt
- ... beherrscht die Programmiersprache Python oder R
Zugegeben: Der Kurs ist nichts für Einsteiger:innen, zumal er auch auf Englisch gehalten wird. Die Basics über Machine und Deep Learning musst du schon auf dem Kasten haben, um den Kurs zu absolvieren. Dabei reicht es nicht aus, nur theoretische Kenntnisse zu besitzen. Du solltest ML- und/oder DL-Modelle auch schon einmal angewendet haben.
Da praktische Erfahrungen im Umgang mit Machine und Deep Learning Voraussetzung für den Kurs sind, versteht es sich fast von selbst, dass du ohne Programmierkenntnisse hier nicht weit kommst. Idealerweise kennst du dich daher mit Python oder R aus.
Was macht man dann mit der Weiterbildung?
- Deine Jobmöglichkeiten sind enorm: Wo KI eingesetzt wird, braucht es ML-Profis
- Theorie ist schön und gut, entscheidend ist aber die Praxis
Überall, wo KI-Systeme eingesetzt werden, braucht es ML-Expert:innen: angefangen vom Unternehmen, das die Fertigung digitalisiert, über Firmen, die im E-Commerce tätig sind, bis zur Verwaltung oder der Polizei. Wichtig ist auf jeden Fall, dass du praktische Erfahrungen sammelst. Was nützt die schönste Theorie, wenn sie nicht angewendet werden kann?
Darüber hinaus kannst du auch zu maschinellem Lernen forschen. Universitäten betreiben zum Beispiel KI-Forschungsprojekte oder bieten Kurse wie diesen hier an. Dafür braucht es natürlich auch Expert:innen, die ihr Wissen weitergeben wollen.
International School of Management, Masterstudiengang Applied Business Intelligence and Data Science
IU Internationale Hochschule (Fernstudium), Masterstudiengang Artificial Intelligence
Hochschule für angewandte Wissenschaften München, Masterstudiengang Informatik
Technische Hochschule Deggendorf, Bachelorstudiengang Artificial Intelligence
Technische Hochschule Deggendorf, Masterstudiengang Artificial Intelligence and Data Science
Technische Universität München, Masterstudiengang Mathematics in Data Science
Wo kannst du einen Arbeitsplatz in Bayern finden?
Auf der XPLR: Media Map findest du einen Überblick über Medienunternehmen in Bayern.
Wie sieht der Kurs Automated Machine Learning aus?
- Der Kurs kann Online und in Präsenz stattfinden
- Er dauert 14 Wochen, pro Woche acht Stunden
- Im Kurs geht es etwa um Hyperparameter-Optimierung oder neuronale Netze
Das digitale Lehrformat wird von drei Universitäten, darunter auch die Ludwig-Maximilians-Universität München, als „Massive Open Online Course“ (MOOC) mit Videovorträgen, verschiedenen Quizformaten und Codierungsübungen angeboten. Der Kurs kann aber auch teils Online teils als Präsenzveranstaltung gehalten werden. Das entscheidet die jeweilige Uni.
Pro Woche nimmt der Kurs acht Stunden in Anspruch und dauert insgesamt 14 Wochen. Inhaltlich geht es zum Beispiel darum, wie du Hyperparameter-Einstellungen mit ausgewählten Algorithmen für maschinelles Lernen verbesserst oder wie du neuronale Netze hinsichtlich ihrer Tauglichkeit für bestimmte Datensätze überprüfen kannst. Außerdem erlernst du Meta-Strategien zur Beschleunigung des maschinellen Lernens.
Wie findest du die richtige Weiterbildung für dich?
Es gibt diverse Seminare von zahlreichen Anbietern zu ganz unterschiedlichen Themen. Da eine Wahl zu treffen, fällt nicht immer ganz leicht.
- An welche Zielgruppe richtet sich das Seminar (Voraussetzungen, Berufsfelder usw.)?
- Ist das Thema der Weiterbildung relevant und zukunftsfähig für dein derzeitiges Tätigkeitsfeld (hier hilft es eventuell mit Kolleg:innen und Personalabteilung usw. darüber zu sprechen)?
- Bei einer Umorientierung: Kannst du durch Nachweis der Weiterbildung dann in dem Job oder bei dem Unternehmen arbeiten, in den/das du gerne reinkommen möchtest?
- Interessieren dich die Inhalte des Seminars wirklich und kannst du dafür Begeisterung aufbringen?
- Wie viel Zeit kannst du für die Weiterbildung aufbringen? Willst und kannst du das neben dem Job machen?
- Fühlst du dich in einem Seminar vor Ort oder mit einer Digital- bzw. Hybrid-Veranstaltung am wohlsten?
- Wie viel kannst du für die Weiterbildung zahlen?