Ziele der Weiterbildung

Im Fokus der Weiterbildung Künstliche Intelligenz - Entwicklung und Computer Vision steht das Verständnis und die Anwendung von Technologien im Bereich der künstlichen Intelligenz. Die Inhalte umfassen sowohl die Grundlagen der künstlichen Intelligenz als auch spezialisierte Themen wie maschinelles Lernen, einschließlich Supervised und Unsupervised Learning sowie Feature Engineering. Neuronale Netze und Deep Learning werden ebenfalls behandelt, um ein tiefes Verständnis für fortgeschrittene KI-Techniken zu vermitteln. Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der Einführung in Computer Vision, gefolgt von einem praktischen Projekt, das die Anwendung von Computer Vision in realen Szenarien ermöglicht.

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
Einführung in Computer Vision
  • Grundlagen der Computer Vision
  • Filter in der Bildverarbeitung
  • Low-Level-Vision
  • High-Level-Vision
  • Video
Projekt: Computer Vision
  • In diesem Kurs erarbeiten die Studierenden eine praktische Implementierung eines Anwendungsfalls im Bereich Computer Vision.