Inhalte:

- Einführung: maschinelles Lernen im Kontext der Digitalisierung, Entscheidungen

- Modellbildung: ML-Prozess, Problemtypen, Methoden, Problemformulierung, CRISP-DM

- Wirtschaftlichkeit: Einsatzmöglichkeiten, Faktoren, Machbarkeit