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Seminar Machine Learning Masterclass HWZ

Hinter dem KI-Boom steckt handfestes Machine Learning. Doch wie bewertet man Projekte realistisch und trifft fundierte technische Entscheidungen? Dieses praxisorientierte Intensivseminar bietet einen tiefen Einblick in ML-Modelle, MLOps und neuronale Netzwerke. Sie lernen Code-Beispiele zu verstehen, Use Cases zu filtern und ML-Initiativen erfolgreich im Unternehmen durchzusetzen. Dabei schlagen wir stets die Brücke zu modernen Large Language Models (LLMs): Denn wer generative KI-Systeme jenseits von purem Prompting tiefgreifend anpassen, feintunen und wertschöpfend integrieren will, benötigt genau dieses fundamentale Verständnis für neuronale Netze und MLOps.

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Titelbild Cas Machine Learning Hwz

Key facts

  • Dates

    Mo./Mi. 05./06.05.2027

  • Costs

    CHF 1'890

  • Duration

    2 Tage

  • Language of instruction

    Die Unterrichtssprache ist Deutsch.

Target audience

Schluss mit dem KI-Hype: Dieses Seminar vermittelt erfahrenen Tech-Verantwortlichen das fundierte Rüstzeug, um Machine-Learning-Projekte von der ersten Idee bis zur produktiven Freigabe strategisch und technisch zu steuern.

Zielgruppe

Dieses Seminar richtet sich an Senior & Lead Engineers, Software-Entwickler:innen, Tech Leads und CTOs, die fundierte technologische und strategische Entscheidungen zu Machine-Learning- & KI- Initiativen treffen müssen.

Programme overview

Ihr Nutzen

In diesem Intensivseminar lernen Sie, …

  • Machine Learning und Deep Learning "unter der Haube" grundlegend zu verstehen.

  • ML-Use-Cases realistisch auf ihre Machbarkeit und Fallstricke hin zu bewerten.

  • Modelle in echten Lab-Sessions selbst zu trainieren (Hands-on Coding)..

Inhalte

In diesem Intensivseminar lernen Sie, …

  • Machine Learning und Deep Learning "unter der Haube" grundlegend zu verstehen.

  • ML-Use-Cases realistisch auf ihre Machbarkeit und Fallstricke hin zu bewerten.

  • Modelle in echten Lab-Sessions selbst zu trainieren (Hands-on Coding).

  • .. die Brücke von klassischen ML-Fundamenten zu modernen LLMs zu schlagen, um generative KI-Projekte (wie RAG oder Fine-Tuning) technologisch fundiert zu bewerten und zu steuern.

Seminarleitung

Martin Stypinski

Martin Stypinski ist Dozent und ehemaliger Co-Direktor des Weiterbildungsstudiengangs „CAS in Machine Learning for Software Engineers“. In seinen Kursen verfolgt er das Ziel, Softwareentwickler:innen auf eine praxisnahe Art und Weise zu vermitteln, wie Machine Learning im echten Berufsalltag gewinnbringend eingesetzt werden kann. Neben seiner akademischen Tätigkeit ist er für das Unternehmen VeeMG aktiv. Seine grosse Fachexpertise liegt darin, Machine-Learning-Modelle und Bildverarbeitung (Computer Vision) erfolgreich in die produktive Anwendung zu bringen.

 

Christian Fässler

Christian Fässler ist als Dozent für Machine Learning im selben Weiterbildungsstudiengang tätig. Neben dieser Rolle ist er ein Unternehmer und leitet als CEO die adnexo GmbH. Seine technologische Leidenschaft gilt dem Software Engineering, dem Internet of Things (IoT), drahtlosen Netzwerken sowie verteilten und skalierbaren Systemen. Mit seinem Unternehmen setzt er ganzheitliche Fullstack-IoT-Lösungen um, die von der Sensorik bis hin zum fertigen Dashboard reichen.

Weiterführende Produkte

Dieses Seminar ist ein Bestandteil des CAS AI Innovation HWZ:

Firmenkurse

Dieses Seminar führen wir firmenintern in verschiedenen Sprachen (D/E) durch, auf Wunsch inkl. Inhouse-Zertifizierung.

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