CAS Advanced Machine Learning

Mathematisches Institut

Aufgrund der grossen Mengen an Daten und Rechenkapazitäten, welche uns heutzutage zur Verfügung stehen, kommen Methoden des maschinellen Lernens (Machine Learning) auf Aufgaben zur Anwendung, die bisher dem Menschen vorenthalten waren. Diese Methoden werden in dieser Weiterbildung erarbeitet.

Das Format dieses CAS (Certificate in Advanced Studies) ist so gestaltet, dass es sich mit den Studien- und/oder Berufstätigkeiten der Teilnehmenden deckt. Die Lehr- und Lernansätze sind team- und diskussionsorientiert und auf die Entwicklung von Praxiskompetenzen ausgerichtet.

Die Weiterbildung besteht aus sechs Modulen, welche in Blöcken und an Freitagnachmittagen durchgeführt werden. Das Niveau des CAS entspricht der Masterstudienstufe, weswegen erste Programmier- und Machine Learning Kenntnisse aus der Ausbildung oder dem Beruf vorausgesetzt werden, wie bspw. der CAS in Applied Data Science.

Alle Module finden an der UniversitätBern, nur wenige Gehminuten vom Berner Bahnhof entfernt statt. Die Ausnahme ist Modul 3, das auf Mallorca im Hotel www.esblaudesnord.com stattfindet.

Die Anmeldung für den CAS Advanced Machine Learning 2021/22 ist geöffnet.

Nehmen Sie an der Informationsveranstaltung am 28. Juni 2021 um 18 Uhr hier teil. Keine Anmeldung erforderlich.

Neu angemeldete Personen werden zu einem Info Event eingeladen, wobei anschliessend die Möglichkeit besteht innerhalb einer Woche die Anmeldung ohne Gebühren zurückzuziehen.

Für den Studienplan 2021/22 muss auf die englische Version der Seite gewechselt werden, da der CAS auf Englisch durchgeführt wird.

Überblick
Abschluss Certificate of Advanced Studies in Advanced Machine Learning AML (CAS AML Unibe)
Start 08/2021
Dauer August 2021 – Juli 2022 (auch in 2 Jahren möglich)
Umfang 16 ECTS
Turnus Jährlich
Flexibler Einstieg möglich Nein
Einzelmodul besuchbar Ja
Ort Universität Bern, Autumn School in Mallorca, Spanien
Aufgrund der Pandemiesituation und den damit verbundenen behördlichen Vorgaben möchten wir Sie darauf hinweisen, dass einzelne Module oder Teile davon digital durchgeführt werden können.
Sprache Englisch
Zulassung Siehe unten Tab Zulassungsbedingungen
Kosten CHF 9'600 inkl. Vollpension-Hotel in Mallorca
Spezialpreise Für Mitarbeitende und Studierende der Universität Bern CHF 5`600
Trägerschaft Mathematisches Institut
Anmeldung

Das Programm ist in sechs Module und eine CAS-Projektarbeit gegliedert und läuft über 18 Kurstage, die in Blöcken (August/September und Januar/Februar) und an Freitagnachmittagen im Oktober, November und Dezember stattfinden. Er richtet sich an Fachleute und Forschende aus dem privaten und öffentlichen Sektor. Der Inhalt umfasst einen Überblick über die Methoden des maschinellen Lernens, etablierte Anwendungen, die Grenzen der Forschung sowie philosophische und ethische Aspekte.

Der Abschluss kann innerhalb von 1 oder 2 Jahren erreicht werden. Das CAS sieht 16 ECTS-Kreditpunkte vor, die in 18 Präsenztagen mit einem Gesamtpensum von ca. 480 Stunden erreicht werden, inklusive einer 4 ECTS-Projektarbeit.

Fünf Module finden an der Hochschule statt, wenige Gehminuten vom Bahnhof Bern entfernt. Modul 3 findet auf Mallorca im Hotel http://www.esblaudesnord.com statt, einem wunderschönen, gemeinnützigen Ort mit Fokus auf Nachhaltigkeit. Aufenthalt und Vollpension sind in der Gebühr enthalten.

Die Durchführung des CAS findet in englischer Sprache statt. Um die genauen Stundenpläne für den CAS 21/22 zu sehen, wechseln Sie bitte oben rechts auf die englische Version der Webseite.

Jedes Module des CAS in Advanced Machine Learning kann bei freien Plätzen individuell besucht werden.

1. Review of machine learning, practical methodology and applications (block)
Überblick über grundlegende Prinzipien, Konzepte, praktische Methoden und Anwendungen des maschinellen Lernens.

2. Deep networks (block)
Erlernen etablierter Deep Network Anwendungen, welche in der Industrie eingesetzt werden.

3. Deep learning research (block Mallorca)
Untersuchung von neuen vielversprechenden, aber noch nicht weit verbreiteten Deep Network Ansätzen.

4. Selected topics on machine learning (seminar)
Die Teilnehmer befassen sich mit ausgewählten Publikationen zu maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz und stellen sie den anderen vor.

5. Philosophy and Ethics of extended cognition and artificial intelligence (Lectures and seminars)
In diesem Modul geht es um zentrale philosophische und ethische Fragen und Diskussionen, die durch die Existenz von Intelligenz ausserhalb des menschlichen Gehirns ausgelöst werden.

6. Elective module (Block)
Ein 2 ECTS-Modul zu maschinellem Lernen in einem angewandten Bereich, mathematische Methoden für maschinelles Lernen und Data Science oder Entrepreneurship.

Projektarbeit: 120 Stunden
Die Teilnehmer erarbeiten und realisieren eine 4 ECTS-Projektarbeit, einzeln oder in Teams während des CAS. Die Betreuung erfolgt durch die CAS-Dozenten. Output sind ein Bericht, Codebook und eine Präsentation. Die Verwendung von eigenen Daten aus Beruf oder Forschung ist erwünscht.

Erfolgsgeschichte
Klicke hier, um mehr über ein spezifisches Projekt zu erfahren, welches zwei unserer Teilnehmenden im Rahmen des CAS erarbeitet haben.

Die Dauer der Module entspricht jeweils ca. 20 Unterrichtsstunden und der Modularbeit (erwarteter Gesamtaufwand: 30 Stunden), wobei jedes vollständige Modul mit 2 ECTS-Punkten bewertet wird. Haupttools und CAS-Sprache sind Python, TensorFlow und Git. Andere Tools können verwendet werden, dann mit eingeschränkter Unterstützung. Rechnerische Ressourcen werden angeboten.

Die Durchführung des CAS findet in englischer Sprache statt. Um die genauen Stundenpläne für den CAS 21/22 zu sehen, wechseln Sie bitte oben rechts auf die englische Version der Webseite.

Die Weiterbildung Certificate in Advanced Studies (CAS) in Advanced Machine Learning (AML) wird vom mathematischen Institut der Universität Bern angeboten.

Programm-Management

  • Prof. Dr. Jan Draisma
  • Prof. Dr. Paolo Favaro
  • PD Dr. Sigve Haug (Studiendirektor)
  • Prof. Dr. Christiane Tretter
  • Prof. Dr. Thomas Wihler (Professur)

Dozierende

  • Prof. Dr. Dr. Claus Beisbart – Universität Bern
  • Dr. Melanie Graf – Universität Basel
  • PD Dr. Sigve Haug - Universität Bern
  • Dr. Alexander Kashev - Universität Bern
  • Dr. Kinga Sipos - Universität Bern
  • M.Sc. PabloVerges   - DECTRIS Ltd.
  • Dr. Mykhailo Vladimirov - Universität Bern
  • Dr. Guillame Witz - Universität Bern
  • Prof. Dr. Kai Brunnler - Berner Fachhochschule
  • Prof. Dr. Geraldine Conti - REDS - HEIG-VD und PAG

Das CAS ist auf Masterniveau und es werden Programmier- und einige Machine Learning-Kenntnisse aus Ausbildung oder Beruf vorausgesetzt, z.B. das CAS Applied Data Science.

Ein abgeschlossenes Hochschulstudium und Grundkenntnisse in Mathematik, Statistik, Programmierung, maschinellem Lernen sowie Berufs- oder Forschungserfahrung auf dem Gebiet der Datenanalyse sind Voraussetzung für die Zulassung zum Kurs. Die geforderten Grundkenntnisse orientieren sich am Niveau einer einführenden Vorlesung im Rahmen eines Masterstudiums. Die Programmleitung legt diese Anforderungen fest.

Ausnahmen von den Zulassungsvoraussetzungen können von der Programmleitung "sur Dossier" bewilligt werden. Für Personen ohne Hochschulabschluss kann sie zusätzliche Zulassungsvoraussetzungen festlegen, um sicherzustellen, dass der CAS erfolgreich absolviert werden kann.

Interessierte, die nur an einzelnen Modulen teilnehmen wollen, können zugelassen werden, sofern freie Kursplätze vorhanden sind.

Programmgebühren

Reguläres CAS-Programm: CHF 9'600
Mitarbeiter & Studenten der Universität Bern: CHF 5'600

Inklusive aller Module, Leistungskontrollen, Zertifikate, Materialien & Lehrplattformen, Kaffeepausen, Hotel mit Vollpension auf Mallorca (Modul 3: Aufenthalt und Vollpension sind in der Gebühr enthalten) und Diplom-Apero. Die Teilnehmer müssen ihre eigenen Laptops mitbringen.

Falls freie Plätze vorhanden sind, können die Module auch einzeln besucht werden. Die Kosten betragen CHF 300.- pro Halbtag. Einzelne Module werden mit Zertifikaten akkreditiert, die für das gesamte CAS AML kumuliert werden

Anmeldung

Erfolgsgeschichte

Klicken Sie hier, um mehr über ein spezifisches Projekt zu erfahren, welches zwei unserer Teilnehmenden im Rahmen des CAS erarbeitet haben.