Kurzstudium Artificial Intelligence

Dauer
auf Anfrage
Durchführungsform
Präsenzkurs / vor Ort
Nächster Starttermin
Sommersemester & Wintersemester; Online & Details anzeigen
Preis
4.500 EUR MwSt. befreit
Webseite des Anbieters
Bewerbungsfrist
Bewerbungsfrist: auf Anfrage
Dauer
auf Anfrage
Durchführungsform
Präsenzkurs / vor Ort
Nächster Starttermin
Sommersemester & Wintersemester; Online & Details anzeigen
Preis
4.500 EUR MwSt. befreit
Webseite des Anbieters
Bewerbungsfrist
Bewerbungsfrist: auf Anfrage
Für weitere Informationen stellen Sie gerne eine Informationsanfrage 👍

Beschreibung

Kurzstudium Artificial Intelligence

Kurzstudium Artificial Intelligence

Ziel

Innerhalb des Kurzstudienganges Artificial Intelligence (AI) erwerben die Teilnehmenden umfangreiche Kenntnisse in den Themen Programming for AI, AI Frameworks & Tools, Machine Learning & Neural Networks und Artificial Intelligence. Die Teilnehmenden können die Elemente und Funktionalitäten der Sprache Python an praktischen Programmierbeispielen analysieren.

Sie sind in der Lage, eigenständig fortgeschrittene Programmiertechniken zu prüfen und anzuwenden, die über die in der Veranstaltung behandelten Techniken hinausgehen. Sie können die wesentlichen Sprachen für KI-Anwendungen erläutern, sind vertraut mit den Standard- und Spezialbibliotheken für KI in Anaconda- und Python-Umgebungen und können das Zusammenspiel dieser Elemente diskutieren. Sie verstehen die kritischen Aspekte im Kontext des maschinellen Lernens und konzipieren und können Beispielanwendungen vor einem interdisziplinären Hintergrund evaluieren.

Die Teilnehmenden können die verschiedenen Konzepte des maschinellen Lernens diskutieren. Sie sind in der Lage, verschiedene Verfahren des maschinellen Lernens zu bewerten und können auf dieser Basis Empfehlungen für eine problemadäquate Anwendungen hervorbringen. Sie können diese Modelle trainieren und ihre Leistung verlässlich schätzen. Ebenso sind die Teilnehmenden in der Lage, wichtige Grundprinzipien und Methoden der symbolischen Künstlichen Intelligenz, insbesondere Suchverfahren, Wissensrepräsentation und Inferenz zu diskutieren.

Sie können Verfahren, Vorgehensweisen, Risiken und Grenzen intelligenter Systeme analysieren und Lösungsansätze für typische KI-Probleme entwickeln und bewerten.

Möchten Sie mehr über diese Weiterbildung erfahren?

Kommende Starttermine

1 verfügbarer Starttermin

Sommersemester & Wintersemester; Online &

  • Präsenzkurs / vor Ort
  • Aalen
  • Bewerbungsfrist: auf Anfrage

Inhalte / Module

Programming for AI:

  • 1. Einführung in Python
  • 1.1 Datenstrukturen
  • 1.2 Kontrollstrukturen
  • 1.3 Allgemeine imperative Programmierkonzepte
  • 1.4 Objektorientierte Programmierung
  • 2. Relevante AI Programmbibliotheken und –tools (z.B. Anaconda, Jupyter Notebook, NumPy, Pandas, and Matplotlib)
  • 2.1 Spezifische Datenstrukturen
  • 2.2 Datenvisualisierung Python
  • 2.3 Einsatz von Tools für die Datenanalyse
  • 3. Projekt

AI Frameworks & Tools:

  • 1. Grundlagen
  • 1.1 Visuelle vs. Codebasierte Werkzeuge
  • 1.2 Lokale vs. Cloudbasierte Werkzeuge
  • 1.3 Auffrischung der Basiswerkzeuge (Conda, Python, Pandas, Numpy ,Matplotlib, Seaborn)
  • 2. Generische Bibliotheken/Frameworks
  • 2.1 AutoML / LowCode (Pycaret)
  • 2.2 Machinelles Lernen (scikit-learn)
  • 2.3 Deep Learning (Pytorch, Fastai, Tensorflow, Keras)
  • 2.4 Monitoring / Profiling (Tensorboard, Profiler)
  • 2.5 Prototypische Frontendentwicklung für eine KI Anwendung (Streamlit)
  • 2.6 Standardisierter Import Export von Modellen (ONNX)
  • 3. Ausblick Spezifische Bibliotheken/Frameworks
  • 3.1 Audio (Torchaudio)
  • 3.2 Video (OpenCV, Torchvision)
  • 3.3 Text (Torchtext, Spacy, NLTK)

Machine Learning & Neural Networks:

  • Grundkonzepte: Maschinelles Lernen, Exploratory Data Analysis, Vorbereitung von Datensätzen, Validierungsmodelle, Generalisierung
  • Lineare und generalisierte Regressionsmodelle, Logistische Regression
  • Support Vektor Maschinen
  • Bayesklassifikatoren
  • Nächste Nachbarn Methoden
  • Support Vektor Maschinen
  • Entscheidungsbäume, Random Forest Trees
  • Modellvalidierung
  • Dimensionalitätsreduktion
  • Künstliche neuronale Netze
  • Clusteranalyse

Artificial Intelligence:

  • Geschichte und Entwicklung der Künstlichen Intelligenz, Intelligente Agenten
  • Problemlösen durch Suchen: uninformierte und heuristische Suche, lokale Suche
  • Probleme unter Rand- und Nebenbedingungen (Constraint Satisfaction Problems, CSP)
  • Wissensrepräsentation und Inferenz mit Logik
  • Regelbasierte Systeme

Zielgruppe / Voraussetzungen

Der Kurzstudiengang richtet sich an Weiterbildungsinteressierte mit Erststudium der Wirtschafts-, Ingenieur- oder Naturwissenschaften an der Schnittstelle von Fachbereich und Künstlicher Intelligenz.

Ebenso sollten Kenntnisse über Mathematische Grundlagen (Vektoren, Matrizen, Lineare Algebra), Algorithmen und Datenstrukturen vorhanden sein.

Abschlussqualifikation / Zertifikat

Certificate of Advanced Studies mit ECTS

Infos anfordern

Stellen Sie jetzt eine Informationsanfrage

Kontaktieren Sie hier den Anbieter, um mehr über das Kursangebot Kurzstudium Artificial Intelligence zu erfahren!

  Sie erhalten weitere Infos

  Unverbindlich

  Kostenfrei


reCAPTCHA logo Diese Webseite ist durch reCAPTCHA geschützt. Es gelten die Google Datenschutzbestimmungen und Nutzungsbedingungen.
Graduate Campus Hochschule Aalen GmbH
Beethovenstraße 1
73430 Aalen

Graduate Campus Hochschule Aalen GmbH

Der Graduate Campus Hochschule Aalen GmbH bietet als Weiterbildungseinrichtung der Hochschule Aalen ein breit gefächertes akademisches Weiterbildungsangebot in den Bereichen Technik, Wirtschaft und Informatik an. Dies reicht von kurzen On-Demand-Kursen und Live-Online-Weiterbildungskursen, über umfangreichere Zertifikatskurse und Kurzstudiengänge, bis hin zu...

Erfahren Sie mehr über Graduate Campus Hochschule Aalen GmbH und weitere Kurse des Anbieters.

Anzeige