Einführung in die Künstliche Intelligenz
- Grundlagen der Künstlichen Intelligenz (KI) entdecken
- Wirtschaftsübergreifende Anwendungen von Künstlicher Intelligenz
- Erleben von praktischem Einsatz von KI in der Problembehandlung
Wesentliche Konzepte des Maschinellen Lernens
- Unterschiede zwischen überwachtem und unüberwachtem Lernen
- Klassifikationsmethoden, Regressions- und Clustering-Techniken
- Optimierung und Bewertung von Modellen
Deep Learning und Neuronale Architekturen
- Verständnis von Künstlichen Neuronalen Netzen
- Bilderkennung mit Faltungs-Neuronalen Netzen
- Sequenzmodellierung über Rekurrente Neuronale Netze
Verarbeitung natürlicher Sprache in der KI
- Tokenisierung, Lemmatisierung und emotionale Analyse
- Gestaltung von KI-basierten Chatbots und virtuellen Helfern
- Transformatorische Modelle und Sprachgenerierungstechniken
Praxisbezogene künstliche Intelligenz in Unternehmen
- Künstliche Intelligenz im Finanzsektor und Gesundheitswesen
- Entscheidungsunterstützung mit KI und prädiktive Datenanalyse
- Umsetzung von KI-Lösungen in Geschäftsbedingungen
Zukünftige Entwicklungen durch Generative KI
- Einsicht in generative Modelle und Generative Adversarial Networks
- Zukünftige Automatisierung durch künstliche Intelligenz
- Ethik in der Künstlichen Intelligenz und verantwortungsvolle Datenentwicklung