Die Ausbildung
Machine Learning und künstliche Intelligenz ermöglichen neue Dienstleistungen, Geschäftsprozesse und Geschäftsmodelle. Die Vielfalt an Technologien, Methoden und Plattformen machen deshalb auch in diesem Berufsfeld eine Spezialisierung notwendig. Sie kennen sich in den Grundlagen des Machine Learning bereits aus, und möchten bestimmte Anwendungsgebiete und Methoden noch genauer kennenlernen. Das CAS Data Science Applications bietet Ihnen eine ausgewählte Palette von Themen, die Sie entsprechend Ihren Zielen kombinieren können.
Machine Learning (ML) und künstliche Intelligenz (AI) schaffen enorme Möglichkeiten für neue Dienstleistungen, Geschäftsprozesse und Geschäftsmodelle. Die Vielfalt an Technologien, Methoden, Plattformen erfordern aber auch in diesem Berufsfeld eine Spezialisierung und spezifisches Detailwissen. Das CAS Data Science Applications geht auf dieses Bedürfnis ein und spricht Data Science Mitarbeitende an, die erste Erfahrungen mit Datenanalyse und Machine Learning haben und sich in folgenden Methodik- oder Anwendungsgebieten vertiefen wolllen: Image Analysis, Text Analysis and NLP, Audio Analysis, Network Analysis, Operationalisierung, Math Insights, Quantum Computing, Robotics and AI, Recommender Systems, Predictive Maintenance and Industrial Analytics.
Prof. Dr. Arno Schmidhauser Studienleiter
Der Anbieter
Die Berner Fachhochschule ist eine der sieben Schweizer Fachhochschulen. Ihre Diplome werden europaweit als Hochschulabschlüsse anerkannt.
Das Departement Technik und Informatik (TI) steht für Bildung und Forschung am Puls der industriellen Praxis. An den Standorten Biel und Burgdorf werden abgestimmte Leistungen in den Bereichen Aus- und Weiterbildung, angewandter Forschung und Entwicklung sowie im Transfer von technologischem Wissen erbracht.
Die internationale Ausrichtung, um Studierenden und Dozierenden beste Chancen in der globalisierten Bildungs- und Wirtschaftswelt zu eröffnen. Ein interdisziplinäres Denken und Handeln, um den hohen Erwartungen an die zunehmend heterogenen Teams in Industrie und Wissenschaft gerecht zu werden.