Ziele der Weiterbildung

Im Fokus der Weiterbildung Künstliche Intelligenz - Entwicklung steht das Verständnis und die Anwendung von Künstlicher Intelligenz (KI) und ihren verschiedenen Facetten. Der Kurs behandelt grundlegende Konzepte der Artificial Intelligence (AI) und vertieft das Wissen im Bereich des Maschinellen Lernens, sowohl im Supervised als auch im Unsupervised Learning. Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf dem Feature Engineering, das die Datenvorbereitung und -analyse abdeckt. Neuronale Netze und Deep Learning werden ebenfalls thematisiert, um ein allgemeines Bild der modernen KI-Entwicklung zu vermitteln. Die Weiterbildung verbindet die theoretischen Inhalte der einzelnen Themenbereiche miteinander und bietet einen Einblick in die Technologien, die die Zukunft der KI prägen. Der Kurs ist darauf ausgelegt, ein allgemeines Verständnis für die Mechanismen und Methoden der Künstlichen Intelligenz zu schaffen.


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