Meinungen zu ML²

Studierende

Tobias Eble, IW-BB

ML² ist für mich eine Synergie aus anspruchsvoller Vorlesung, vertiefende Labore, spannende Praxisvorträgen und wertvollen Unternehmenskontakten.

Carmen Schmider, AI

Für die Teilnahme am Projekt ML2 habe ich mich entschieden, weil ich die Kombination aus Vorlesung und praktischer Anwendung in einem Unternehmensprojekt besonders interessant finde. So kann die Theorie direkt in der Praxis angewendet werden.

Die Vorlesungen lieferten einen  Einblick in die unterschiedlichen Teilgebiete des maschinellen Lernens und wurden mit praxisnahen Übungen ergänzt. Es gab zusätzlich Gastvorträge der Firmen KNIME und PSIORI, die bereits seit Jahren im Bereich Machine Learning erfolgreich arbeiten. Hier wurde nochmal das Potenzial und der Nutzen für ein Unternehmen deutlich. Jetzt freue ich mir darauf, das neu gewonnene Wissen in einer Firma in der Region anwenden zu können.


Unternehmensmitarbeiter

Tobias Lachmann, Leiter Forschung und Entwicklung, schrempp edv

Dauerhaftes Lernen und sich mit neuen Technologien zu befassen ist ein zentrales Element in der IT. Die ML2-Weiterbildung der Hochschule Offenburg zum Thema Machine Learning ist für uns hier optimal. Das Vermitteln der theoretischen Grundlagen mit praktischer Anwendung passt perfekt.

Thomas Göppert, Consultant Business Intelligence, Hansgrohe SE

In der ersten Phase des ML² Kurses wurden wir in den Grundlagen des Maschinellen Lernens ausgebildet. Ein Wissen, das mir und meinen Kollegen bei der täglichen Arbeit in jeden Fall hilft und uns weiterbringt. Ich freue mich auch weiterhin auf eine inspirierende Zusammenarbeit mit der Hochschule und den Mitstudenten und eine spannende zweite Projektphase.

Philipp Schmierer, Allgeier ES

Durch die Weiterbildungsmaßnahme Menschen Lernen Maschinelles Lernen (ML2) bietet sich die Möglichkeit, hinter die Kulissen des maschinellen Lernens zu blicken und die zur Anwendung kommenden Methoden und Konzepte zu verstehen.

Hierbei werden die Themen innerhalb des maschinellen Lernens, wie beispielsweise die lineare Regression oder neuronale Netze, auf einzelne Wochen heruntergebrochen. Darin werden die Inhalte per Videotraining vermittelt und in der sich anschließenden Präsenzveranstaltung im Labor bearbeitet.

Durch Gastredner aus dem Dienstleistungsgewerbe erhalten die Teilnehmer zudem einen Überblick darüber, in welchen Bereichen die unterschiedlichen Konzepte des maschinellen Lernens zum Einsatz kommen können.