Nach Abschluss der Weiterbildung verfügen Sie über das Wissen, um künstliche Intelligenzen mittels TensorFlow, Python3 und C# zu konzipieren, zu programmieren und zu designen.
Sie können in Projekten mit KI-Systemen bestehende Daten und Prozesse analysieren und für Kunden passende Lösungsansätze finden.
Durch Ihre erworbenen Fachkenntnisse von Machine Learning oder Deep-Learning-Anwendungen wie NLP können Sie in der Technologiebranche, aber auch in Industrie, Versicherungen oder Banken als AI-Software Developer tätig werden.

Grundkenntnisse in der Programmierung und Softwareentwicklung
  • Installation und Einrichtung von Python
  • Grundlegende Programmierkonzepte
  • Datenstrukturen, Standard-Datentypen
  • Anweisungen, Funktionen
  • Sequenzen, Mengen und Generatoren, Dictionaries
  • Projektmanagement und Unit-Tests

Objektorientierte Programmierung und C# Grundlagen
  • Definition von Klassen, Objektorientiertes Modellieren
  • Einführung in .NET und Grundlagen von C#
  • C#-Klassen, Vererbung, Polymorphie und Interfaces
  • Delegaten und Ereignisse, Lambda-Expressions
  • Collections und Generics, Fehlerbehandlung und Debugging
  • Strukturen und Enums, Dateistreams, Serialisierung und Multithreading

Tool-Einsatz in der Softwareentwicklung
  • Kombination von DevOps und Cloud Computing
  • Grundlagen und Verwendung von Docker
  • Grundlagen und Verwendung von Kubernetes
  • Installation und Verstehen von Ansible
  • Einrichtung von Cloud Computing mit Ansible
  • Überwachung von Cloud Computing mit Prometheus

Einführung in Machine Learning und Datenanalyse mit Python
  • Installation und Einrichtung von TensorFlow
  • Grundlegende Verwendung von TensorFlow
  • Verwendung von Keras
  • Erstellen von Machine-Learning-Modellen mit Keras
  • Analyse von Machine Learning in TensorFlow
  • Visualisierung von Ergebnissen mit Keras

Erweiterte Programmier- und Entwicklungsfertigkeiten
  • Python-Skripte, Finden und Vermeiden von Fehlern
  • Datenbanken, Einführung in NumPy und Messdatenverarbeitung
  • Allgemeine Tipps und Tricks zu TensorFlow
  • Dateistreams, Serialisierung und Multithreading (erneute Nennung für vertiefte Fähigkeiten)