Dr. Rusch
VHS

Ingenieur Datamining oder Fachingenieur mit Datamining-Kenntnissen

Wer verspricht die optimalere Lösung?

Studierte Ingenieure auf dem Gebiet Datamining und Maschinelles Lernen besitzen umfangreiche Spezialkenntnisse und sind so in der Lage auf diesen Grundlagen fundierte Lösungen zu erarbeiten.

Dagegen besitzen Fachingenieure aus anderen Spezialgebieten umfangreiche Kenntnisse und Erfahrungen in ihrem Berufsfeld. Gerade dadurch sind sie in der Lage, die wahren Problemstellungen zu erkennen und die optimalen Anforderungen für KI-Lösungen zu formulieren.

Um dieses spezielle Know-how nutzbar zu machen, sollten sich Fachingenieure Zusatzwissen im Datamining/ML aneignen. Und genau deshalb biete ich mein Wissen in einem VHS-Lergang an.

Vermittlung meiner
Kenntnisse und Erfahrungen
"Eigene KI-Anwendungen erstellen ..."
Kurs an der Bremer Volkshochschule
7 Kursabende im Dezember/25 und Januar/26

Was ich für Sie leiste!

Meine Tätigkeit umfasst die folgenden Schwerpunkte:
Zielstellung
KNIME Analytics
Standard CRISP-DM
Die Kursteilnehmer müssen keine Vor- und auch keine Programmierkenntnisse besitzen. Vermittelt wird das Erstellen von Anwendungen für das Datamining/ML anhand der Oberfläche KNIME Analytics. Am Ende des Kurses (sieben Abende a 135 min) kennen die Teilnehmer die wesentlichen Funktionen von KNIME und sind in der Lage, erste eigene Anwendungen zu erstellen.
KNIME ist eine graphische Open-Source-Anwendung, mit der die Funktionen über Knoten realisiert werden. Einige hundert verschiedene Knoten bieten umfangreiche Möglichkeiten, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen. Die Knoten besitzen diverse Ein- und Ausgänge, die zu einem Workflow verbunden werden. Wegen der grafischen Ausprägung sind keine Programmierkenntnisse notwendig.
Wie jede andere Art der Realisierung von KI-Anwendungen werden auch mit KNIME die Projekte nach dem Standard CRISP-DM abgewickelt. Die einzelnen Arbeitsabschnitte,
Business Understanding, Data-Understanding, Data-Preparation, Modelling, Evaluation, Deployment werden detailliert vorgestellt. Musteranwendungen werden während des Kurses nach CRISP-DM abgearbeitet.
Klassifikation und Regression
Methoden des Datamining/ML
Bewertung der Ergebnisse
Im Wesentlichen werden die KI-Anwendungen nach zwei grundsätzlichen Aufgabenstellungen ausgeführt: In Klassifikationen werden Entscheidungen getroffen, zu welcher Klasse ein Datensatz gehört. In einer Regression wird der Zusammenhang (linear oder polynom) zwischen verschiedenen Variablen ermittelt.
Die Bereiche Datamining/ML bieten vielfälltige Methode zum Lösen der Aufgabe. Um einen optimalen Weg zu finden, lernen die Kursteilnehmer, die am besten geeignete Methode zu finden und anzuwenden. Von besonderer Bedeutung sind dabei Neuronale Netze und Entscheidungsbäume.
Nachdem die erstellten Modelle mit den zur Verfügung stehenden Datensätzen angelernt wurden, sind die erzielten Ergebnisse zu bewerten: Erfüllen diese die Anforderungen? Die Teilnehmer lernen die wichtigsten Werkzeuge kennen, um eine sachkundige objektive Einschätzung vornehmen zu können.
Dr. Rusch
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