Beschreibung
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.
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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
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