Weiterbildungsinhalte
Vernetzte Sensoren, automatisierte Prozesse und datengetriebene Entscheidungen prägen moderne Industrie- und Serviceumgebungen. Der Kurs "Künstliche Intelligenz als Bestandteil von IoT-Anwendungen" vermittelt Kenntnisse darüber, wie Daten gesammelt, integriert und analysiert werden, um intelligente Funktionen in verteilten Systemen zu realisieren. Teilnehmende verbinden Grundlagen der Automatisierungstechnik mit Programmierung, Cloud-Architekturen und IT-Security.
- Das wird vermittelt
- Daten verstehen und für KI-Algorithmen aufbereiten
- Automatisierte Prozesse planen, umsetzen und überwachen
- Python und JavaScript für smarte IoT-Funktionen nutzen
- Cloud- und Edge-Infrastrukturen aufbauen und skalieren
- Sicherheits- und Verschlüsselungskonzepte implementieren
Daten als Grundlage für KI und IoT
- Datenanalyse, Big Data und Datenschutz
- Datenflüsse als Treiber intelligenter Systeme
Automatisierungstechniken
- Technologien und Tools im Überblick
- Programmierung automatisierter Abläufe
- Ethische und gesellschaftliche Aspekte
Programmierung mit Python
- Kontrollstrukturen und Funktionen
- Bibliotheken für KI und IoT (u. a. NumPy, Pandas, TensorFlow)
- Fehlerbehandlung und Best Practices
Datenintegration und Schnittstellen
- ETL-Prozesse in komplexen Umgebungen
- API-Design und Schnittstellenmanagement
- Datenaufbereitung für Machine-Learning-Modelle
System- und Prozessautomatisierung
- Skriptsprachen zur Workflow-Steuerung
- Monitoring, Logging und Wartung
- Sicherheit in automatisierten Systemen
Verteilte Systeme und Cloud Computing
- Microservices und Webservices
- Skalierung und Deployment in der Cloud
- Praxisorientierte Cloud-Dienste
Cyber Security Grundlagen
- Bedrohungsmodelle in IoT-Umgebungen
- Schutzbedarf ermitteln und Risiken bewerten
- Gegenmaßnahmen implementieren
Verschlüsselung und digitale Sicherheit
- Kryptografie-Grundlagen
- Digitale Zertifikate und Schlüsselmanagement
- Security by Design in KI-gestützten IoT-Systemen
Interaktive Anwendungen mit JavaScript
- DOM-Manipulation und Ereignisbehandlung
- Asynchrone Kommunikation (AJAX, Fetch API)
- Integration in IoT-Dashboards und Web-Apps
Information zu Unterricht und Prüfung
Der Unterricht findet auf Deutsch statt. Nach erfolgreichem Abschluss wird ein Zertifikat ausgestellt.
Zusätzliche Extras- Praxisprojekte mit Sensor-Hardware
- Methodenkompetenz in agilen Projektansätzen
- Bewerbercoaching und Karriereberatung
Zielgruppe
- Fachkräfte aus Automatisierungs-, IT- oder Elektrotechnik
- Berufstätige, die IoT-Lösungen entwickeln oder betreuen
- Quereinsteigende mit Grundkenntnissen in Programmierung, die sich spezialisieren möchten