Ziele der Weiterbildung

Im Fokus der Weiterbildung Künstliche Intelligenz - Entwicklung Masterclass steht die Vertiefung des Wissens im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI). Der Kurs behandelt die Grundlagen und fortgeschrittenen Konzepte der Artificial Intelligence (AI), einschließlich maschinellem Lernen, sowohl im Bereich Supervised als auch Unsupervised Learning und Feature Engineering. Neuronale Netze und Deep Learning sind zentrale Themen, die in der Weiterbildung thematisiert werden. Einführungen in Reinforcement Learning, Computer Vision und Natural Language Processing (NLP) erweitern das Spektrum der behandelten Inhalte. Zudem wird das Thema Cloud Computing integriert, um die theoretischen Inhalte der einzelnen Themenbereiche miteinander zu verbinden. Der Kurs bietet eine Auseinandersetzung mit den verschiedenen Aspekten der KI-Entwicklung und ermöglicht eine Vertiefung in diesem wachsenden Feld.


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 das Reinforcement Learning
  • Einführung in das verstärkende Lernen (Reinforcement Learning)
  • Sequentielle Entscheidungsprozesse
  • Dynamische Programmierung
  • Temporal Difference Learning
  • Deep Reinforcement Learning
Einführung in Computer Vision
  • Grundlagen der Computer Vision
  • Filter in der Bildverarbeitung
  • Low-Level-Vision
  • High-Level-Vision
  • Video
Einführung in NLP
  • Einführung in die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)
  • Wichtige NLP Methoden
  • Relevante NLP Anwendungen
  • Herausforderungen bei der Verarbeitung natürlicher Sprache
Cloud Computing
  • Grundlagen des Cloud Computing
  • Relevante Basistechnologien für Cloud Computing
  • Einführung in Serverless Computing
  • Etablierte Cloud-Plattformen
  • Cloud-Angebote für Datenwissenschaft und -analyse