Nach Abschluss der Weiterbildung verfügen Sie über Kenntnisse in der Entwicklung von Software für Wahrnehmungssysteme. Sie programmieren in C, C++ und Python und setzen Techniken des maschinellen Lernens um. Sie erstellen und optimieren Algorithmen für die Datenverarbeitung und -analyse. Zudem beherrschen Sie Methoden des DevOps und arbeiten versiert mit Versionierungstools wie Git. Ihre Arbeit umfasst die Automatisierung und Optimierung von Prozessen unter Einsatz von Künstlicher Intelligenz.

Einführung in KI und neuronale Netze
  • Neuronale Netze und KI
  • Moderne künstliche neuronale Netze
  • Einführung in Machine Learning
  • Bilder auswerten und Ziffern erkennen (z. B. mit NumPy)
  • Aktivierungsfunktionen (z. B. Sigmoid)

Maschinelles Lernen und Algorithmen
  • Arten des Machine Learning
  • Datenvorbereitung für Machine Learning
  • Training und Auswahl eines Vorhersagemodells
  • Verwendung von Scikit-Learn für Klassifikationen
  • Bewertung von Modellen

Fortgeschrittene Lerntechniken
  • Zero-Shot, One-Shot, Few-Shot Learning
  • Chain-of-Thought (CoT) Prompting
  • Adaptive Prompt-Optimierung
  • Effektive Prompts erstellen
  • Kombination von Prompting-Techniken

Programmiergrundlagen in C und C++
  • Struktur von C-Programmen
  • Datentypen, Konstanten und Variablen
  • Verwendung von Funktionen
  • Kontrollstrukturen
  • Dynamische Speicherplatzverwaltung

Programmierung in C++ und Templates
  • Einführung: Eigenschaften, Verarbeitung, Unterschiede zu C und IDE-Setup
  • Templates
  • Klassen und Konstruktoren in C++
  • Polymorphe Klassen
  • Vererbung
  • Algorithmen der Standardbibliothek

Python-Grundlagen und Algorithmen
  • Einführung: Algorithmen und Python-Grundlagen
  • Variablen und Zuweisungen
  • Funktionen definieren und aufrufen
  • Kontrollstrukturen: if, else, elif
  • Listen und ihre Methoden
  • Fehlerbehandlung mit try und except

DevOps und Softwareentwicklung
  • Die drei Wege in DevOps
  • Continuous Integration und automatisiertes Testen
  • Release-Automatisierung und Risikoreduktion
  • Continuous Delivery und Continuous Integration
  • Continuous Security
  • Deployment Pipeline

Versionsverwaltung und agiles Arbeiten
  • Versionsverwaltung
  • Operationen der Versionsverwaltung
  • Agiles Arbeiten mit Git
  • Software Testing und Qualitätssicherung

Prozessautomatisierung und KI-Implementierung
  • Einführung in digitale Automatisierung und KI
  • Identifikation und Analyse von Geschäftsprozessen
  • Anwendungsbereiche von KI in der Prozessautomatisierung
  • Auswahl und Implementierung von KI-Tools
  • Gestaltung und Modellierung automatisierter Prozesse

Datenanalyse und Automatisierungspotenzial
  • Datenanalyse zur Identifizierung von Automatisierungspotenzialen