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Maschinelle Lernverfahren ermöglichen es, große und komplexe Datenbestände schnell und präzise zu analysieren und zu verarbeiten. In der Umweltinformatik können diese Verfahren dazu beitragen, Umweltprozesse sowie Bedrohungen für die Umwelt (bspw. Klimakatastrophe, Artensterben) besser zu verstehen und zu modellieren. Es ist das Ziel, die komplexen maschinellen Lernverfahren für öffentliche Verwaltungen sowie Umweltforscher:innen zugänglich zu machen. Wir stellen Möglichkeiten vor, wie Umweltdaten durch Maschinelles Lernen einfacher und automatisiert untersucht werden können.
Die HTW Berlin steht für ein anspruchsvolles Studium, qualifizierte Absolvent:innen und praxisnahe Forschung. Mit 15.000 Studierenden ist sie die größte Berliner Hochschule für Angewandte Wissenschaften. Zur Auswahl stehen 80 Studiengänge in den Bereichen Technik, Informatik, Wirtschaft, Recht, Kultur und Gestaltung.