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.

Bewältigen Sie riesige Datenmengen und Datenströme dank skalierbaren Pipelines mit modernsten Big Data Frameworks.

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.

Nutze Container & Public Cloud Services für den produktiven Betrieb deiner Applikationen und Infrastruktur

Du möchtest Daten-Infrastrukturen aufbauen, die skalierbar, zuverlässig und zukunftsfähig sind? Im CAS Data Engineering lernst du, wie du Daten effizient verarbeitest, speicherst und für Data-Science-Anwendungen nutzbar machst – On-Prem oder in der Cloud.

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.

Lerne die Grundlagen einer nachhaltigen Data-Management-Strategie. Mit dem Wissen über die wichtigsten Technologien des Daten-Managements kannst du deren Einsatz für Data-Science-Projekte in der Praxis richtig einschätzen.

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.

Design und technische Umsetzung als Erfolgsfaktor der digitalen Industrie