In dieser Weiterbildung erlernen Sie den Einsatz von maschinellem Lernen in der Mediengestaltung. Sie werden befähigt, maschinelles Lernen zur Automatisierung kreativer Prozesse zu nutzen und innovative Medieninhalte zu erstellen. Sie erwerben Kenntnisse über maschinelles Lernen und dessen Anwendung in der Mediengestaltung. Sie lernen, maschinelles Lernen für die Bild- und Videobearbeitung einzusetzen und maschinelles Lernen zur Erstellung personalisierter Inhalte zu verwenden. Zudem werden Sie in die Lage versetzt, maschinelles Lernen zur Optimierung von Designprozessen anzuwenden. Durch praxisorientierte Übungen wenden Sie maschinelles Lernen direkt an. Sie arbeiten mit aktuellen Tools, die maschinelles Lernen nutzen, und entwickeln eigene Projekte, um maschinelles Lernen in realen Szenarien zu erproben. Nach Abschluss sind Sie in der Lage, maschinelles Lernen effektiv in der Mediengestaltung einzusetzen und Ihre kreativen Prozesse durch maschinelles Lernen zu optimieren.

Grundlagen und Konzepte des Machine Learnings
  • Kenntnisse im Bereich maschinelles Lernen und deren Funktion und Nutzen
  • Aktuelle Trends im maschinellen Lernen und Ausblick in die Zukunft
  • Überblick zu Datenanalyse und Datenvisualisierung mit Fokus auf maschinelles Lernen
  • Einführung in Datenanalyse und Datenvisualisierung
  • Anwendungen aus dem maschinellen Lernen: Modelltraining und Modellperformance

Programmierung und Datenverarbeitung in Python
  • Programmierung von Python-Skripten mit Fokus auf maschinelles Lernen
  • Standard-Datentypen in Python
  • Funktionen im Kontext von maschinellem Lernen
  • Dictionaries und deren Verwendung
  • Objektorientiertes Modellieren mit Bezug zu maschinellem Lernen
  • NumPy und Messdatenverarbeitung für maschinelles Lernen

Machine Learning Spezifische Algorithmen und Modelle
  • Neuronale Netze und Deep Learning im Rahmen von maschinellem Lernen
  • Unüberwachtes Lernen: Clustering
  • Dimensionalitätsreduktion und maschinelles Lernen: PCA und t-SNE
  • Verstärktes Lernen mit Fokus auf maschinelles Lernen

Softwareentwicklung und Versionskontrolle
  • Agiles Arbeiten mit Git für maschinelles Lernen
  • Versionsverwaltung
  • Continuous Integration und Continuous Delivery im Zusammenhang mit maschinellem Lernen
  • Finden und Vermeiden von Fehlern

Mediengestaltung und digitale Content-Erstellung
  • Bildverarbeitung mit Anwendungen aus dem maschinellen Lernen
  • Layout
  • Farben und Effekte mit Fokus auf maschinelles Lernen
  • Interaktive PDFs
  • Praxis: interaktive Slides im Bereich maschinelles Lernen
  • Pfade und Objekte: Import von Bilddateien und Erstellung von QR-Codes

Erweiterte Grafikbearbeitung mit Adobe-Tools
  • Druckformate und Ausgabe mit Bezug zu maschinellem Lernen
  • Textverarbeitung in der Mediengestaltung
  • Farben, Malen und Muster im Kontext von maschinellem Lernen
  • Grundlagen zu Ebenen
  • Ebenen-Masken und Mischmodus mit Fokus auf maschinelles Lernen

Grafikdesign mit Vektorsoftware
  • Vektorgrafiken: freie Pfade und geometrische Formen für maschinelles Lernen
  • Formen und Transformationen
  • Farben und Verläufe in Verbindung mit maschinellem Lernen
  • Ebenen und Hierarchien
  • Texte in Illustrator im Kontext von maschinellem Lernen
  • Effekte
  • 3D in Illustrator mit Fokus auf maschinelles Lernen

Webentwicklung und interaktive Systeme
  • Entwicklung dynamischer Websites-CGI und WSGI für maschinelles Lernen
  • Datenbanken
  • Modellieren mit Kellern, Schlangen und Graphen unter Einbeziehung von maschinellem Lernen
  • Threads