Dieser Kurs dauert in Summe 2 Wochen 
im Ausmaß von 22 UE (UE = Unterrichtseinheit à 50min.)

Kosten: EUR 1.490,-

Umsatzsteuerbefreit gemäß § 6 Abs.1 Z11A UStG.

In diesem Modul erhalten Sie eine umfassende Einführung in die Grundlagen des Machine Learning. Sie lernen die wesentlichen Konzepte und Techniken des überwachten Lernens kennen, einschließlich Regressions- und Klassifikationsalgorithmen, die für Vorhersagen und Klassifizierungen verwendet werden. Zusätzlich behandeln wir unüberwachtes Lernen, mit Fokus auf Clustering-Methoden und Verfahren zur Dimensionsreduktion. Dieser Kurs bietet Ihnen praktische Kenntnisse, um ML-Modelle zu entwickeln, zu evaluieren und anzuwenden, und bereitet Sie auf fortgeschrittene Themen im Machine Learning vor

Kursinhalt:

Woche 1: Überwachtes Lernen

1. Einführung in Überwachtes Lernen
   - Grundkonzepte des überwachten Lernens
   - Trainings- und Testdatensätze

2. Regression
   - Lineare Regression: Modellaufbau, Training und Evaluierung
   - Multiple Regression: Umgang mit mehreren Variablen
   - Regularisierungstechniken: Ridge und Lasso Regression

3. Klassifikation
   - Grundlagen der Klassifikation: Entscheidungsbäume, k-Nächste Nachbarn (k-NN)
   - Support Vector Machines (SVM) und Naive Bayes
   - Evaluierung von Klassifikationsmodellen: Genauigkeit, Präzision, Recall, F1-Score

4. Praktische Übung:
   - Implementierung und Vergleich von Regressions- und Klassifikationsmodellen auf realen Datensätzen

Woche 2: Unüberwachtes Lernen

1. Einführung in Unüberwachtes Lernen
   - Grundkonzepte des unüberwachten Lernens
   - Unterschied zwischen überwachten und unüberwachten Lernmethoden

2. Clustering
   - K-Means Clustering: Funktionsweise, Auswahl der Anzahl der Cluster
   - Hierarchisches Clustering: Agglomerative und Divisive Methoden
   - Evaluierung von Clustering-Ergebnissen

3. Dimensionsreduktion
   - Principal Component Analysis (PCA): Theorie und Anwendung

4. Praktische Übung:
   - Anwendung von Clustering- und Dimensionsreduktionstechniken auf komplexe Datensätze
   - Interpretation und Visualisierung der Ergebnisse

5. Abschlussprojekt
   - Vollständige Analyse eines Datensatzes unter Verwendung von sowohl überwachten als auch unüberwachten Lernmethoden
   - Erstellung eines umfassenden Berichts mit den Ergebnissen und Visualisierungen

Materialien und Ressourcen:
- Beispiele und Fallstudien aus verschiedenen Anwendungsbereichen
- Literatur und Online-Ressourcen zur Vertiefung der Themen

- Grundkenntnisse in Python
- Erfahrung mit Pandas und NumPy
- Basiswissen in Statistik und Datenanalyse

Diese Kurs dauert in Summe 2 Wochen 
im Ausmaß von 22 UE (UE = Unterrichtseinheit à 50min.)

Kurszeitenvorschlag*
Montag: 09:00 - 12:30 Uhr
Mittwoch: 09:00 - 12:30 Uhr
Freitag: 09:00 - 12:00 Uhr

*Die Kurszeiten werden in der Regel gemeinsam mit dem Trainingspersonal in der Gruppe festgelegt, daher kann es zu Abweichungen kommen. Hier wird darauf geachtet, dass die Kriterien der Förderstellen nach wie vor eingehalten werden.

Selbstlernzeiten:
Für alle unsere Kurs- bzw. Lehrgangsteilnehmer*innen bieten wir die Möglichkeit an Selbstlernzeiten in unserem Institut wahrzunehmen. Wir empfehlen sich gleich von Anfang an parallel zum Kurs / Lehrgang nochmals mit dem Thema zu beschäftigen. Damit Sie Ihre Kenntnisse in der jeweiligen Software festigen können, ist es sehr wichtig das frisch Erlernte auch gleich anzuwenden. Erst bei der Wiederholung realisieren Sie, ob Sie das Thema anwenden können oder ob es noch Probleme gibt, die Sie beim nächsten Kurs- bzw. Lehrgangstermin mit der Trainingspersonal besprechen können. Hierzu stehen Ihnen unsere PCs und Lizenzen zur Verfügung.

Damit Ihr Kursbesuch ein voller Erfolg wird ist unser Unterrichtsformat auf einen optimalen Verlauf ausgerichtet. Unsere Kurse stechen durch folgende Merkmale hervor:

Limitierte Teilnehmer*innenzahl von 2-6 Personen

Selbstlernzeit (optional)

Halbtageskurse:

- max. 3-4 UE (Unterrichtseinheiten à 50min.) Unterricht pro Kurstermin

- 2-3 Kurstermine pro Woche

Kursort: Direkt auf der Mariahilfer Straße mitten in Wien!
(Atelier04, Amerlingstraße 19/26, 1060 Wien; Öffentliche Verbindungen: U3, 14A, 13A )

Top technische Ausstattung: 27 Zoll Bildschirme, High-End-PCs für ein stressfreies Arbeiten und stets die aktuellsten Versionen der Programme, ein 3D-Drucker im Institut, 86 Zoll Touch-Displays in den Gruppenkursräumen für unser Trainingspersonal etc.

Die Zahl der Kursteilnehmer*innen ist limitiert auf 2-6 Personen. Somit findet der Kurs in einer kleinen Gruppe statt, damit auf Ihre Fragen näher eingegangen werden kann. Die Qualität des Kurses ist dadurch deutlich höher und der Lernerfolg dementsprechend vielversprechend.
Zudem bieten wir Selbstlernzeiten an. Es handelt sich hierbei um eine Möglichkeit die wir unseren Kursteilnehmer*innen offerieren hier bei uns im Institut selbständig zu üben. Dabei stellen wir Ihnen für die Kursdauer unsere Räumlichkeiten, High-End-PCs und vor allem Lizenzen zur Verfügung. Für einen idealen Kursfortschritt sollten Sie gleich von Anfang an und zwar parallel zum Kurs üben bzw. wiederholen. Das funktioniert nur, wenn Sie auch die jeweilige Lizenz für die Software haben. Es ist sehr wichtig, dass Sie ein Verständnis für die jeweilige Software entwickeln und das ist nur möglich, wenn Sie sich parallel zum Kurs mit der Thematik befassen. Weiters sind unsere Kurse als Halbtageskurse konzipiert, denn die Konzentration lässt bei den Meisten besonders nach ca. 4 UE (1UE = 50min.) stark nach. Somit lernen Sie in einem effizienten Rahmen und nehmen das Maximum an Kenntnissen vom Unterricht mit. Der Kursort direkt auf der Mariahilfer Straße ist mit den öffentlichen Verkehrsmitteln leicht zu erreichen und lädt vor oder nach dem Kurs zum Schlendern ein.