Weiterbildung zum Machine Learning Engineer (MLE)
Die berufliche Weiterbildung "Machine Learning Engineer" qualifiziert Teilnehmende für eine spezialisierte Tätigkeit im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) und des Maschinellen Lernens. Die Teilnehmenden erwerben im Verlauf der Weiterbildung umfassende Kenntnisse zur Entwicklung, Implementierung und Operationalisierung von Machine-Learning-Modellen im beruflichen Kontext.
Inhalte der Weiterbildung zum Machine Learning Engineer (MLE):
Datenverarbeitung und Analyse:
- Datenbereinigung und Entwicklung analytischer Strategien
- Nutzung von Visualisierungstools wie Matplotlib, Seaborn und Plotly
Maschinelles Lernen:
- Anwendung von Methoden zur Klassifikation, Regression und Clustering
- Entwicklung und Automatisierung von Vorhersagemodellen
- Integration klassischer Algorithmen auf Textdaten
Deep Learning:
- Grundlagen neuronaler Netze und Einführung in Keras und TensorFlow
- Umsetzung von Projekten im Bereich Computer Vision und Natural Language Processing
Produktive Nutzung und Bereitstellung:
- Implementierung von Machine-Learning-Modellen in Cloud-Umgebungen
- Einsatz von Tools zur kontinuierlichen Bereitstellung (CI/CD)
- Überwachung der Modellleistung mit Monitoring-Lösungen wie Prometheus und Grafana
MLOps und Data Engineering:
- Anwendung von MLOps-Praktiken mit Docker, Streamlit und AWS
- Grundlagen der API-Entwicklung und Arbeit mit Datenbanken und PySpark
Ethik und Verantwortung:
- Auseinandersetzung mit Bias, Fairness und Erklärbarkeit von Modellen
Zusätzliche Leistungen während der Weiterbildung zum Machine Learning Engineer (MLE):
Begleitende Karriereberatung mit Workshops und Einzelgesprächen zur beruflichen Orientierung
Unterrichtssprache:
Englisch (zur Vorbereitung auf den internationalen Arbeitsmarkt)