CAS Machine Learning for Software Engineers

Der Schwerpunkt richtet sich auf ‚Hands-On‘-Machine-Learning-Kompetenzen und umfasst folgende Inhalte:

• Grundlagen
• Klassische Machine Learning Methoden
  • Probabilistische Methoden (Bayes)
  • Nicht parametrische Methoden (KNN, Bäume)
  • Clustering
• Deep Learning
  • Computer Vision
  • Natural Language Processing (NLP)
  • Reinforcement Learning
• Machine Learning Operationalisierung
  • Deployment von Machine Learning Projekten
  • Betrieb von Machine Learning Projekten
• Praxis-Teil

Zielgruppe

Der CAS Machine Learning for Software Engineers richtet sich an:

• Software-Entwicklerinnen und Software-Entwickler
• Entwicklungsleiterinnen und Entwicklungsleiter kleiner Software-Firmen, die selbst noch Code schreiben

Zulassung

Zugelassen sind Personen

• mit einem anerkannten Tertiärabschluss (Universität, Fachhochschule, Höhere Fachschule sowie Technikerschule oder Höhere Fachprüfung) im Bereich Informatik, Wirtschaftsinformatik oder verwandten Richtungen;
• mit qualifizierter Berufserfahrung;
• mit einer Tätigkeit in einem Arbeitsfeld, in dem sie das Gelernte umsetzen können (Prinzip Transferorientierung);
• mit Programmiererfahrung inkl. Industrieanwendung 
• mit DevOps-Verständnis
• mit Englisch-Kentnissen

Um die Aufgaben im Kurs gut zu bewältigen, ist Programmiererfahrung notwendig. Bei Fragen wenden Sie sich bitte an Martin Stypinski (martin.stypinski@ost.ch). Eine Einstiegshilfe kann zu Verfügung gestellt werden, dient aber nicht als Programmierkurs zum Erwerben der Programmierkompetenzen.

Bewerberinnen und Bewerber, die über vergleichbare Abschlüsse und entsprechende Berufserfahrung verfügen, können auf Basis einer individuellen Prüfung des Dossiers aufgenommen werden. 

Nach Abschluss dieses Kurses

• sind Sie fähig, eine Machine-Learning-Problemstellung zu erkennen, diese mit einem adäquaten Modell zu bearbeiten und die Software soweit voranzutreiben, dass sie betriebsfähig ist;
• verfügen Sie über Projekt- und Methodenkompetenz in Machine Learning;
• können Sie gegenüber der Geschäftsleitung Anwendungsmöglichkeiten aufzeigen;
• besitzen Sie das Know-how, um Machine Learning zu implementieren.

Grundlagen und theoretische Konzepte werden durch Dozierende und Professoren der OST vermittelt. Der Unterricht von angewandten und praxisbezogenen Themen wird durch Industrie-Expertinnen und -experten in Machine Learning (Banking, Finance, IoT, etc.) gestaltet.