CAS ETH in Artificial Intelligence and Software Development
Online-Informationsveranstaltung: 6. November, 17:30-19:00 Uhr. Jetzt anmelden, um Informationen über das Programm aus erster Hand zu erhalten!
Bewerbungsperiode: 1. – 30. November. Hier bewerben.
Das CAS AIS bietet Manager:innen ohne formalen Informatikhintergrund eine gezielte Ausbildung in Software, Maschinelles Lernen (ML) und Künstlicher Intelligenz (KI), um ihre Karriere voranzutreiben.
Unternehmen verändern sich schnell und werden digitaler. Im Mittelpunkt dieses Wandels steht der Einsatz von Software und maschinellem Lernen, um neuartige Anwendungen zu entwickeln. Dazu gehört in zunehmendem Masse die KI. Manager:innen ohne formale Ausbildung in diesen Bereichen müssen kritische Entscheidungen über die Ressourcenzuweisung und den Betrieb von Software und KI zu treffen, die erhebliche Auswirkungen auf die Wettbewerbsfähigkeit des Unternehmens haben können. Die Risiken und Chancen dieser Entscheidungsfindung waren noch nie so hoch wie heute. Hier setzt das CAS in AI and Software Development an.
Ziel dieses Programms ist es, die Entscheidungsfindung von Manager:innen zu verbessern, indem ihnen eine grundlegende Ausbildung in den Bereichen ML, KI und Softwareentwicklung vermittelt wird, die branchenübergreifend und in verschiedenen Unternehmensbereichen anwendbar ist.
Module
Programming with Python – Dr. Lukas Fässler & Dr. Markus Dahinden
Dieser Python-Kurs vertieft und erweitert die grundlegenden Programmierkonzepte, die bereits im CAS in Data & Machine Learning behandelt wurden, und führt einige neue Themen ein. Dazu gehören Klassen, Objekte und eine Auswahl wichtiger Python-Bibliotheken, wie NumPy für Matrixberechnungen sowie Pandas und Requests für Data Science und Datenvisualisierung. Die Teilnehmenden vertiefen ihre Python-Programmierkenntnisse während des gesamten CAS mit Online-Tutorials, Programmierübungen und individueller Betreuung.
Software Engineering Fundamentals – Dr. Malte Schwerhoff & Dr. Hermann Lehner
Dieser Kurs bietet einen umfassenden Überblick des Softwareentwicklungsprozesses und führt die Teilnehmenden in wesentliche Techniken ein, die die Bereitstellung qualitativ hochwertiger Softwareprodukte erleichtern. Die erworbenen Kenntnisse und praktischen Erfahrungen helfen Manager:innen, die Kommunikation mit Softwareentwicklungsteams zu verbessern, was letztlich zu höheren Erfolgsquoten führt.
Wir werden die verschiedenen Phasen der Software-Entwicklung und des Lebenszyklus untersuchen, um die Herausforderungen des Managements von Software-Entwicklungsprojekten und die Prinzipien und Prozesse, mit denen diese bewältigt werden können, besser zu verstehen. Dazu gehören Themen wie Anforderungserhebung, Modellierung, Entwurfsmuster, Implementierungsentscheidungen und Kompromisse, Testen, Refactoring sowie Wartung und Verbesserung von Softwareprodukten. Im Rahmen eines Teamprojekts haben die Teilnehmenden die Möglichkeit, die vorgestellten Techniken anzuwenden und die üblichen Herausforderungen der Softwareentwicklung aus erster Hand zu erfahren: z. B. die Schwierigkeiten bei der Erhebung technisch sinnvoller Anforderungen, die Integration von Änderungswünschen und die Verwaltung einer sich entwickelnden Codebasis. In diesem Kurs werden wir die Rollen vertauschen: Die Teilnehmenden übernehmen die Aufgabe, unter unserer Aufsicht qualitativ hochwertige Software zu entwickeln. Auf diese Weise erlangen sie ein tieferes Verständnis für die Herausforderungen der Softwarentwicklung.
Building ML/AI Applications – Dr. Carlos Cotrini Jiminez & Dr. Andreas Streich
Dieser Kurs bietet eine grundlegende Ausbildung in Bereichen des maschinellen Lernens, die die Industrie umgestalten. Wir erklären technische Konzepte in einfachen Worten und es werden keine Vorkenntnisse mit ML erwartet.
Wir werden die folgenden Themen behandeln:
- Einführung in maschinelles Lernen: Sie verstehen die Grundlagen von ML und seine Kernwerkzeuge wie Entscheidungsbäume, neuronale Netze und Kreuzvalidierung.
- Deep Learning: Sie entdecken die transformative Rolle neuronaler Netze mit Schwerpunkt auf der Verarbeitung natürlicher Sprache. Wir untersuchen Anwendungen wie maschinelle Übersetzung und ChatGPT.
- Anwendungen: Sie erfahren, wie ML Sektoren wie Finanzen, Versicherungen, Einzelhandel und Dienstleistungen revolutioniert.
- Herausforderungen und Überlegungen: Sie erkennen Sie die potenziellen Fallstricke, Bedrohungen und ethischen Überlegungen beim Einsatz von ML.
- Die Zukunft der KI: Sie beteiligen sich an Diskussionen über die gesellschaftlichen Auswirkungen und Zukunftsaussichten der KI.
Die Teilnehmenden absolvieren 3 Module über 14 Wochen. Der Unterricht wird in der Regel im Block- oder Blended-Learning-Format durchgeführt, um die Abwesenheit von der Arbeit zu minimieren. Der Unterricht findet alle zwei Wochen einen ganzen Tag (Freitag) und einen halben Tag (Samstagmorgen) am ETH Zentrum statt. Das CAS eignet sich daher gut als Teilzeitstudium.
Das Arbeitspensum beträgt rund 250 Stunden.
Die Lernsprache ist 100% Englisch.
Bewerber:innen für das CAS AIS müssen die folgenden Voraussetzungen erfüllen:
- ETH anerkannter Hochschulabschluss auf Masterstufe oder gleichwertiger Bildungsstand
- Nachgewiesene Managementerfahrung
Mindestens 5 Jahre Berufserfahrung, einschliesslich einiger Erfahrung mit der Zuweisung von Unternehmensressourcen, z. B. Linienmanagement, Projektmanagement usw. - Good knowledge of English
Mindestens B2-Niveau wird empfohlen
MAS AID-Teilnehmer:innen und -Bewerber:innen haben Vorrang vor CAS-Bewerber:innen. Der vorherige Abschluss des CAS in Data & Machine Learning (CAS DML) ist erwünscht, aber nicht Bedingung. Insbesondere grundlegende Python-Programmierkenntnisse, die dem CAS DML entsprechen, werden empfohlen. Bei der Zulassung werden Bewerbende bevorzugt, die den CAS DML absolviert haben oder über Grundkenntnisse in Programmierung und Informatik verfügen, die die Teilnahme an diesem CAS für den Teilnehmenden vorteilhafter machen würden.
Die Bewerbungen werden von der Zulassungskommission geprüft. Die endgültige Entscheidung wird von der School for Continuing Education bekannt gegeben.
Bitte bewerben Sie sich online über die Webseite der School for Continuing Education. Nachdem Sie die Bewerbung eingereicht und die entsprechenden Unterlagen hochgeladen haben, werden Sie aufgefordert, die Bewerbungsgebühr zu entrichten.
Anmeldeschluss: 30. November
Weitere Informationen über das CAS AIS finden Sie auf der Webseite des Programms.
Kontact
ETH Zürich
Departement Informatik
Andreasstrasse 5
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