Weiterbildungen, Hochschule für Informatik FHNW

Dieses Modul vermittelt dir aktuelle NLP-Verfahren und deckt von Transformer-Modellen über Retrieval Augmented Generation (RAG) bis hin zur Textgenerierung mit generativer KI (LLMs) und dem Einsatz von AI Agents alles ab.

Betreibe ML-Modelle, Sprachmodelle, Chatbots, RAG-Workflows und Multi-Agent-Systeme skalierbar, sicher und automatisiert in Cloud- und On-Prem-Umgebungen und integriere sie nahtlos in die bestehende IT-Infrastruktur.

Richte deinen Blick auf die Zukunft – und den des Computers! Interpretiere Bilder und Videos. Dank Deep Learning beeindruckender denn je. Trainiere und optimiere eigene Modelle und sieh die Welt mit anderen Augen.

Daten bestimmen die Zukunft – und du lernst, sie zu verstehen. Im CAS Data Science analysierst, visualisierst und modellierst du reale Datensätze und entwickelst intelligente Lösungen für Wirtschaft, Forschung und Verwaltung. Praxis und Theorie gehen Hand in Hand: Du arbeitest mit Python und Jupyter Notebooks und setzt Methoden wie Machine Learning oder Natural Language Processing direkt um.

Mit Decision Intelligence treffen wir optimale Entscheidungen, basierend auf Daten.

Erarbeite dir solide Grundlagen und praxisnahes Know-how im Bereich Deep Learning. Setze Technologien wie Computer Vision, LLMs, RAG und AI Agents ein und mache sie mit Explainable AI transparent und nachvollziehbar.

Deep Learning beginnt da, wo klassische Methoden des Machine Learnings an ihre Grenzen stossen. Lerne das Potenzial und die Grenzen verschiedener Deep Learning Arten und deren Anwendungsgebiete kennen und umzusetzen

Stärke das Vertrauen in deine KI mit Methoden für Modellinterpretation und erklärbare Vorhersagen.

Wie KI die Softwareentwicklung verändert – und wie du sie gezielt einsetzen kannst

Du lernst komplexere und weiterführende Machine Learning Algorithmen & Ansätze kennen und erfährst, wie du mit den häufigsten in der Praxis auftretenden Problemen im Datenbestand umgehen kannst.

Bringe Machine-Learning-Modelle in Produktion und betreibe sie skalierbar und zuverlässig in Cloud oder On-Prem.