Ziele der Weiterbildung

Im Fokus der Weiterbildung Künstliche Intelligenz - Entwicklung und Cloud Computing steht das Verständnis und die Anwendung von Technologien im Bereich der künstlichen Intelligenz und Cloud Computing. Die Inhalte umfassen grundlegende Konzepte der künstlichen Intelligenz sowie spezialisierte Techniken des maschinellen Lernens, darunter Supervised und Unsupervised Learning sowie Feature Engineering. Weiterhin werden neuronale Netze und Deep Learning behandelt, um tiefere Einblicke in fortgeschrittene KI-Modelle zu ermöglichen. Der Bereich Cloud Computing wird ebenfalls abgedeckt, wobei die Integration und Nutzung von Cloud-Technologien im Fokus steht. Ein praktisches Projekt zur Cloud-Programmierung rundet die Weiterbildung ab und bietet die Möglichkeit, das Gelernte anzuwenden.

Inhalte der Weiterbildung

Artificial Intelligence
  • Geschichte der KI
  • Moderne KI-Systeme
  • Reinforcement Learning
  • Natural Language Processing (NLP)
  • Computer Vision
Maschinelles Lernen - Supervised Learning
  • Einführung in maschinelles Lernen
  • Regression
  • Grundlegende Klassifizierungstechniken
  • Support-Vektor-Maschinen
  • Entscheidungs- und Regressionsbäume
Maschinelles Lernen - Unsupervised Learning und Feature Engineering
  • Einführung in Unsupervised Learning und Feature Engineering
  • Clustering
  • Dimensionsreduktion (dimensionality reduction)
  • Feature Engineering
  • Feature Selektion
  • Automatisierte Feature-Generierung
Neuronale Netze und Deep Learning
  • Einführung in neuronale Netze
  • Feed-Forward Netze
  • Vermeiden von Übertrainieren
  • Faltungsnetze (Convolutional Neural Networks)
  • Rekurrente neuronale Netze
Cloud Computing
  • Grundlagen des Cloud Computing
  • Relevante Basistechnologien für Cloud Computing
  • Einführung in Serverless Computing
  • Etablierte Cloud-Plattformen
  • Cloud-Angebote für Datenwissenschaft und -analyse
Projekt: Cloud Programming
  • Unter Anwendung und Vertiefung ihres Wissens über verteilte Computersysteme lernen die Studierenden, einen skalierbaren Dienst in der Cloud zu planen, erstellen, testen und dokumentieren zu können. Der Schwerpunkt des Moduls liegt auf einer praktischen Umsetzung und deren Dokumentation: Durch ein getestetes Deployment stellen die Studierenden sicher, dass ihr Projekt realisierbar ist und die Anforderungen eines Cloud-Systems erfüllt. Die Dokumentation soll die Qualität der Realisierung und des Erstellungsprozesses darstellen.