Ausbildung / Weiterbildung Artificial Intelligence of Things (AIoT)
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Ein CAS (Certificate of Advanced Studies) Machine Learning vermittelt fundierte Kenntnisse zur Anwendung moderner Algorithmen auf reale Daten. Die Weiterbildung deckt zentrale Verfahren wie Klassifikation und Regression ab, bietet Einblicke in Feature Engineering und behandelt Methoden zur Evaluierung von Modellen.

Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf aktuellen Entwicklungen im Deep Learning, darunter neuronale Netze, Convolutional Neural Networks (CNNs) und Transformer-Architekturen. In praxisnahen Modulen werden die Inhalte anhand realer Fallbeispiele vertieft, um Kompetenzen in der Anwendung, Anpassung und im Deployment von Machine Learning Modellen zu entwickeln.

Typische Inhalte eines CAS Machine Learning:

• Grundlagen und Konzepte des maschinellen Lernens
• Klassifikations- und Regressionsmodelle
• Feature Engineering und Datenvorverarbeitung
• Modelltraining, -optimierung und -bewertung
• Einführung in Deep Learning, inklusive CNNs und Transformer
• Praktische Umsetzung mit gängigen Programmiersprachen und Tools (z. B. Python, scikit-learn, TensorFlow oder PyTorch)
• Deployment von Modellen in produktive Systeme

Ein CAS Machine Learning richtet sich an Personen mit technischem Hintergrund, die datenbasierte Lösungen entwickeln oder bestehende Prozesse automatisieren möchten. Die Weiterbildung legt grossen Wert auf die praktische Anwendung – ideal für Fachkräfte aus Data Science, Softwareentwicklung oder Ingenieurwesen.

Der genaue Inhalt kann beim CAS Machine Learning jedoch je nach Hochschule variieren. Es wird empfohlen, die Inhalte direkt bei der jeweiligen Institution abzuklären.

Fragen zum konkreten Lerninhalt? Über unser Kontaktformular kann direkt mit der gewünschten Schule Kontakt aufgenommen werden – einfach und unverbindlich.

Je nach Programm variieren die Zulassungsbedingungen für eine Weiterbildung im Bereich AIoT. In der Regel sind technisches Verständnis, Grundlagenkenntnisse in Informatik, Data Science oder Elektrotechnik sowie berufliche Erfahrung im digitalen oder industriellen Umfeld von Vorteil. Einige CAS setzen ein abgeschlossenes Hochschulstudium oder gleichwertige Praxis voraus.

AIoT kommt in vielen Branchen zum Einsatz – unter anderem in der Fertigungsindustrie (Industrie 4.0), im Energiesektor, in der Medizintechnik, im Transportwesen, in Smart Home-Lösungen oder in der Landwirtschaft. Überall dort, wo datenbasierte Entscheidungen und intelligente Automatisierung gefragt sind, bietet Artificial Intelligence of Things grosses Potenzial.

Absolvent:innen von AIoT-Weiterbildungen können als AIoT-Entwickler:in, Digital Solution Architect, Data Engineer, Innovationsmanager:in oder in strategischen Rollen für digitale Transformation tätig sein. Auch Führungsfunktionen in Technologie- oder Industrieunternehmen bieten sich an – besonders dort, wo digitale und physische Systeme zunehmend zusammenwachsen.

Ein Certificate of Advanced Studies (CAS) im Bereich Artificial Intelligence of Things (AIoT) verbindet Wissen aus der Künstlichen Intelligenz (KI) mit Anwendungen des Internets der Dinge (IoT). Die vermittelten Inhalte variieren je nach Bildungsanbieter, beinhalten aber häufig folgende Themen:

• Grundlagen der Künstlichen Intelligenz: Einführung in KI-Methoden wie neuronale Netze, Entscheidungsbäume und lernende Algorithmen
• Machine Learning mit IoT-Daten: Analyse und Verarbeitung grosser Datenmengen aus Sensoren und Geräten
• Edge Computing: Verarbeitung von Daten direkt am Entstehungsort zur Reduktion von Latenzzeiten
• Sensorik und Datenvorverarbeitung: Erhebung, Reinigung und Aufbereitung von Daten für KI-Anwendungen
• Intelligente Systeme: Entwicklung autonomer, vernetzter Anwendungen im Smart-Home-, Industrie- oder Mobilitätsbereich
• Ethische und sicherheitstechnische Aspekte: Umgang mit Datenschutz, Datensicherheit sowie gesellschaftlichen Auswirkungen intelligenter Systeme
• Praxisprojekte: Anwendung des Gelernten in realitätsnahen Szenarien und interdisziplinären Teams

Die Inhalte beim CAS im Bereich Artificial Intelligence of Things ermöglichen einen praxisnahen und ganzheitlichen Einstieg in die Welt der vernetzten, intelligenten Systeme. Der Fokus liegt dabei auf der direkten Anwendbarkeit in Berufsfeldern wie Technik, Industrie, Energie oder Gesundheitswesen.

Wichtig: Die genauen Inhalte eines CAS im Bereich Artificial Intelligence of Things können je nach Hochschule oder Anbieter unterschiedlich sein. Deshalb ist es empfehlenswert, direkt bei der gewünschten Bildungseinrichtung nachzufragen. Nutze dazu unser Kontaktformular, um die Frage direkt an die entsprechende Schule weiterzuleiten.

AIoT (Artificial Intelligence of Things) steht für die Verbindung von Künstlicher Intelligenz (AI) mit dem Internet der Dinge (IoT). Dabei werden vernetzte Geräte, Sensoren und Maschinen mit intelligenten Algorithmen ausgestattet, um Daten in Echtzeit zu analysieren, Muster zu erkennen und autonome Entscheidungen zu treffen. Ziel ist es, Prozesse effizienter zu gestalten und neue, datengetriebene Services zu ermöglichen.

Ein Machine Learning CAS dient dazu, fachlich fundiertes Wissen im Bereich Machine Learning zu erwerben, um es im Beruf gezielt einzusetzen. Wer ein CAS Machine Learning absolviert, erwirbt solides Know‑how zu Klassischen ML‑Modellen, Deep Learning und Projektumsetzung. Zudem eröffnet ein abgeschlossenes CASberufliche Perspektiven in Data Science, KI‑Projekten oder IT‑Strategie. Die Weiterbildung stärkt zudem das Verständnis für datengetriebene Prozesse und digitale Transformationsvorhaben. Dies eignet sich daher besonders für Fachpersonen, die praxisnah in ML‑Projekte einsteigen möchten.