Practical Machine Learning

Intelligente Software-Systeme analysieren Daten und Situationen, steuern Prozesse, erstellen Prognosen, treffen Entscheide oder geben Empfehlungen ab. Das CAS Practical Machine Learning rüstet Sie mit den Methoden und Werkzeugen aus, damit Sie solche Systeme bauen, einsetzen und nutzen können.

Der Studiengang

  • richtet sich an Informatiker*innen und Fachexpert*innen aus IT und Business,
  • vermittelt Ihnen die methodischen Grundlagen, Übersicht zu Einsatzbereichen und Anwendungsmöglichkeiten von Machine Learning,
  • befähigt Sie, Machine-Learning Applikationen professionell zu entwickeln und mit der Programmiersprache Python zu arbeiten,
  • ermöglicht Ihnen, bei der Konzeption und Evaluation von Machine Learning Komponenten mitzuarbeiten,
  • bietet Ihnen Spezialisierungsmöglichkeiten in den Themen Image Analysis, Natural Language Processing, Network Analysis, Predictive Maintenance, sowie Operationalisierung von ML und AI Modellen an.

Steckbrief

  • Titel/Abschluss Certificate of Advanced Studies (CAS)
  • Dauer KW43 bis KW14 / KW17 bis KW40
  • Unterrichtstage Vorwiegend Donnerstag: 08:30 bis 16:15 Uhr
    Einzelne andere Wochentage: 08:30 bis 16:15 Uhr
  • Anmeldefrist Einen Monat vor Studienbeginn
  • Anzahl ECTS 12 ECTS-Credits
  • Kosten Einzeln: CHF 7'500
    Als Teil eines DAS/MAS/EMBA: CHF 6'600
  • Unterrichtssprache Deutsch
  • Studienort Bern Wankdorf
    Biel (SIPBB) | ab Herbst 2022
  • Departement Technik und Informatik
  • Nächste Durchführung Herbst 2021
    Frühling 2022

Inhalt + Aufbau

Portrait

Die Anforderungen an Optimierung, Effizienz und Qualität von Unternehmensprozessen und Dienstleistungen wächst laufend. Mit Machine Learning (ML) verschaffen Sie sich Einblicke in die Daten Ihrer Organisation, optimieren Ihre Dienstleistungen und Unternehmensprozesse und können präzisere Entscheide treffen. Die Anwendungen von ML sind äusserst vielseitig, beispielsweise:

  • Präzisierung von Verbrauchs- und Beschaffungsprognosen in der Logistik
  • Automatische Klassifikation von Dokumenten, Emails und Social Media Daten
  • Produktempfehlungen für Kunden
  • Analyse und Steuerung von IoT-Netzwerken
  • Prognose von Störfällen
  • Überwachungsaufgaben in der IT-Sicherheit
  • Erkennen und Klassifizieren von Objekten in Bildern oder Tonmustern in Audiovisuellen Daten

Es stehen heute einfach zu bedienende und mächtige Softwarepakete für die Anwendung von Machine Learning zur Verfügung. Deren sinnvolle Nutzung erfordert allerdings gute Kenntnisse über die Wirkungsweise, die Rahmenbedingungen und die Qualitätsmessung der verschiedenen Algorithmen.

Ausbildungsziel

Dieses CAS befähigt Sie zur Anwendung von ML im eigenen Arbeitsgebiet, sowie zur Mitarbeit in Teams, die ML-Methoden einsetzen oder implementieren:

  • Sie kennen Einsatzbereiche und Anwendungsmöglichkeiten von Machine Learning.
  • Sie können in der Evaluation, bei der Planung und im Einsatz von Machine Learning-Komponenten kompetent mitentscheiden.
  • Sie können die Leistungsfähigkeit eines Machine Learning-Algorithmus bewerten.
  • Sie vertiefen sich in einem oder mehreren Spezialgebieten

Es werden folgende Gebiete besprochen:

  • Einführung in die Denk- und Handlungsweise des Machine Learning (Fakultativ)
  • Überwachtes Lernen
  • Feature Engineering
  • Python
  • Nicht-überwachtes Lernen
  • Neuronale Netze
  • Wahlfach: Image Analysis
  • Wahlfach: Text Analytics und Natural Language Processing (NLP)
  • Projektarbeit
CAS | Practical Machine Learning

Kompetenzstufen

  1. Kenntnisse | Wissen
  2. Verstehen
  3. Anwenden
  4. Analyse
  5. Synthese
  6. Beurteilung

Das CAS wird meistens in Präsenzform durchgeführt. In Absprache mit der Klasse können auch Tage via MS-Teams in Distance Learning oder in Einzelfällen in Hybridform mit Online-Teilnahme parallel zum Präsenzunterricht durchgeführt werden.

Titel + Abschluss

Certificate of Advanced Studies (CAS) in «Practical Machine Learning»

Voraussetzungen + Zulassung

Das CAS PML richtet sich an:

  • Informatikerinnen und Informatiker, die Machine Learning-Komponenten kompetent in Software-Anwendungen integrieren wollen.
  • Fachexpertinnen, Fachexperten aus IT und Business, die Machine Learning Techniken kennenlernen und anwenden möchten.

Für die Zulassung ist in der Regel ein abgeschlossenes Hochschulstudium und Praxiserfahrung erforderlich. 
Personen mit einem Abschluss der höheren Berufsbildung können zugelassen werden, wenn sie über ausreichend Berufserfahrung und wissenschaftlich-methodische Vorkenntnisse verfügen. 

Voraussetzungen

  • Notwendig sind Vorkenntnisse in Statistik und Datenanalyse und der Sprache R (www.r-project.org), entsprechend etwa dem Stoff im CAS Datenanalyse.
  • Für Software-Ingenieure und -Ingenieurinnen, die mit Skriptsprachen umfangreiche Erfahrung haben, oder für alle, die R schon kennen, aber lange nicht verwendet haben, wird ein 1 tägiger R-Update angeboten.
  • Sie bringen ein Bachelorstudium mit, typischerweise in Informatik-, Ökonomie- oder Engineering-Disziplinen und haben Spass an einer algorithmischen Denkweise.

Studienort + Infrastruktur

Nachfolgend sind die wichtigsten Informationen betreffend IT-Infrastruktur am Standort Bern, Wankdorffeldstrasse zusammengefasst.

Detaillierte Informationen sowie Kauftipps und Links zu vergünstigten Angeboten für Studierende finden Sie auf den offiziellen Webseiten der IT-Services im Intranet. Entsprechend sind diese Seiten nur mit BFH-Username und Passwort zugänglich.

Username und Passwort

Sie erhalten zu Studienbeginn ein Benutzerkonto der BFH, welches Sie als Zugang für alle IT-Services benötigt wird. Bitte ändern Sie Ihr Initialpasswort!

WLAN

In allen Gebäuden der BFH steht Ihnen ein sicherer WLAN Zugang zum Schulnetz zur Verfügung.

WLAN-Bezeichnung Anmeldung Verschlüsselung

VPN

bfh Username/Password WPA2

nicht notwendig

eduroam Username/Password WPA2

notwendig

bfh-open

Mobile-Nummer keine

empfohlen

 

Unsere Studierenden nutzen in den Gebäuden der BFH das WLAN "bfh“. Das WLAN „eduroam“ ist für Gäste fremder Hochschulen vorgesehen und darf von den Studierenden der BFH auswärts, zusammen mit VPN verwendet werden. Für Gäste aus der Industrie steht das WLAN „bfh-open“ nach Anmeldung mit den Smart-Phone zur Verfügung. 

E-Mail

Für jeden Benutzeraccount wird an der BFH ein eigenes E-Mail-Konto eingerichtet.

Dieses lautet jeweils: kürzel@bfh.ch oder vorname.name@student.bfh.ch.

Die Adresse steht während der ganzen Studiendauer zur Verfügung und wird von den Dozierenden und der Administration zur Kommunikation verwendet. Es ist empfehlenswert, dieses Konto mindestens einmal pro Tag zu überprüfen. Folgende Varianten stehen zur Verfügung:

  • Verwendung von Microsoft Outlook oder eines andern eigenen E-Mail Client mittels IMAPS resp. SMTP/TLS über imap.bfh.ch:993 (SSL/TLS) und smpt.bfh.ch:587 (STARTTLS)
  • Nachrichten, welche an die BFH-Adresse eingehen, können auch an eine andere (private) Adresse umgeleitet werden.

Homedrive

Mit dem eigenem Benutzeraccount wird den Studierenden an der BFH auch persönlicher Speicherplatz zur Verfügung gestellt. Auf den PC der BFH ist dieser beispielsweise unter "My Documents" abgebildet. Auf dem eigenen PC kann folgendermassen darauf zugegriffen werden:

  • Zugriff mit SCP/SFTP via sslportal.bfh.ch
  • Über die Windows-Protokolle SMB, resp. CIFS kann das Home-Directory über den UNC \\bfhfilerbe01.bfh.ch\kürzel eingebunden werden (erfordert ggf. eine VPN-Verbindung).

Weitere Datenshares

  • \\bfh.ch\data Zentrale Datenablage der Abteilungen
  • \\bfh.ch\data\TI\pool geeignet für den ungesicherten Datenaustausch bei Gruppenarbeiten

Kopieren und Drucken

Zum Kopieren und Drucken stehen an der Wankdorffeldstrasse zwei grosse Druckcenter, in der ersten und zweiten Etage, zur Verfügung.
Unter Voraussetzung einer VPN-Verbindung können diese Drucker über den  Printserver \\print.bfh.ch\FollowMe genutzt werden.
Zum Auslösen der Kopier- und Druckaufträge wird die persönliche BFH-Card benötigt.

Bitte beachten!

  • Verwenden Sie immer die FQDN-Notation (Angabe des Hostnamens mit Domain, z.B. webmail.bfh.ch). Somit vermeiden Sie Konflikte und Ärger.
  • Bei der Abfrage von Usernamen und Passwörtern für Shares und andere Windows-Services der BFH schreiben Sie für Ihren Benutzernamen (Kürzel) bevorzugt "bfh\kürzel" oder "kürzel@bfh.ch"
  • Bei Problemen im Zusammenhang der IT-Infrastruktur melden Sie diese bitte unverzüglich über unser Trouble-Ticket System.

Falls Sie keine Antiviren-Software auf Ihrem Notebook installiert haben, verwenden Sie bitte während der Dauer Ihres Studiums den von der BFH zur Verfügung gestellten Virenschutz von Sophos für Windows, MAC oder Linux-Systeme.

Ab dem Herbstsemester 2022 findet der Unterricht im Neubau des Switzerland Innovation Park Biel/ Bienne (SIPBB) statt, welcher direkt neben dem Bahnhof Biel/Bienne liegt.

Switzerland Innovation Park Biel/Bienne: https://www.sipbb.ch/