Einführung in KI und ihre Grundlagen
  • Definition und Umfang von KI in der heutigen Welt
  • KI vs. maschinelles Lernen vs. Deep Learning
  • Ethische Überlegungen und KI-Regulierung
Maschinelles Lernen für KI
  • Überblick über überwachtes und unüberwachtes Lernen
  • Feature-Engineering und Modelltraining
  • Leistungsbewertung von KI-Modellen
Deep Learning und neuronale Netze
  • Struktur künstlicher neuronaler Netze (ANNs)
  • Verständnis von Convolutional Neural Networks (CNNs)
  • Anwendungen von rekurrenten neuronalen Netzen (RNNs)
Natürliche Sprachverarbeitung (NLP) & KI
  • KI-basierte Text- und Sprachverarbeitung
  • Stimmungsanalyse und KI-gesteuerte Chatbots
  • Transformer-Modelle und ihre Anwendungen
KI-Optimierung & Modellbereitstellung
  • Hyperparameter-Tuning und Modellverfeinerung
  • KI-Bereitstellungsstrategien in Cloud-Umgebungen
  • KI-gesteuerte Automatisierung und Entscheidungsfindung
Zukunftstrends & KI-Anwendungen
  • Generative KI und Large Language Models (LLMs)
  • KI-gesteuerte Robotik und autonome Systeme
  • Die Zukunft der KI in Wirtschaft und Forschung

Dieser Kurs behandelt Konzepte der künstlichen Intelligenz, einschließlich ihrer ethischen Überlegungen, NLP-Anwendungen und Zukunftstrends, ohne auf Ergebnisse oder Zertifikate einzugehen.