Beschreibung
Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen
Das Seminar "Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen" bietet einen fundierten Einblick in die faszinierende Welt der künstlichen Intelligenz und ihrer Anwendungsbereiche. Im Zeitalter des technologischen Fortschritts gewinnt die KI zunehmend an Bedeutung und beeinflusst bereits viele Aspekte unseres täglichen Lebens.Das Seminar beginnt mit einer Einführung in die Grundlagen der KI und des maschinellen Lernens. Es werden die verschiedenen Arten von KI-Systemen und deren Funktionsweise erläutert. Die Teilnehmer erhalten einen Überblick über die wichtigsten Konzepte, Algorithmen und Techniken, die für maschinelles Lernen verwendet werden.
Kommende Starttermine
Inhalte / Module
- Einführung in Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen
- Grundlagen der KI und des maschinellen Lernens
- Unterschiede zwischen KI und maschinellem Lernen
- Anwendungen von KI und maschinellem Lernen in verschiedenen Bereichen
- Arten von maschinellem Lernen
- Überwachtes Lernen
- Unüberwachtes Lernen
- Bestärkendes Lernen
- Semi-überwachtes und transduktives Lernen
- Transferlernen
- Grundlagen des maschinellen Lernens
- Datenrepräsentation und Merkmalsextraktion
- Trainingsdaten, Testdaten und Validierung
- Modellierung und Optimierung
- Evaluierung von Modellen und Fehleranalyse
- Supervised Learning (überwachtes Lernen)
- Lineare Regression
- Logistische Regression
- Support Vector Machines (SVM)
- Entscheidungsbäume und Random Forests
- K-Nearest Neighbors (KNN)
- Naive Bayes-Klassifikation
- Unsupervised Learning (unüberwachtes Lernen
)
- K-Means-Clustering
- Hierarchisches Clustering
- Dimensionsreduktion mit Hauptkomponentenanalyse (PCA)
- Assoziationsregeln und Apriori-Algorithmus
- Einführung in neuronale Netzwerke
- Aufbau und Funktionsweise von Neuronen und neuronalen Netzwerken
- Aktivierungsfunktionen
- Vorwärtspropagation und Rückwärtspropagation
- Training von neuronalen Netzwerken mit Backpropagation
- Vertiefung in neuronale Netzwerke
- Convolutional Neural Networks (CNN) für Bildverarbeitung
- Recurrent Neural Networks (RNN) für Sequenzdaten
- Long Short-Term Memory (LSTM) für Text- und Sprachverarbeitung
- Generative Adversarial Networks (GAN) für Generierung neuer Daten
- Deep Learning Frameworks
- TensorFlow
- Keras
- PyTorch
- Anwendungen von KI und maschinellem Lernen
- Bilderkennung und -klassifikation
- Sprachverarbeitung und -generierung
- Empfehlungssysteme
- Natural Language Processing (NLP)
- Anomalieerkennung und Predictive Maintenance
- Herausforderungen und Ethik in der KI
- Bias und Fairness in KI-Modellen
- Datenschutz und Datensicherheit
- Verantwortungsvolle KI-Entwicklung
- Auswirkungen von KI auf Arbeitsplätze und Gesellschaft
- Praktische Anwendungsfälle und Fallstudien
- Fallbeispiele aus verschiedenen Branchen
- Umsetzung von KI-Projekten in der Praxis
- Erfolgsfaktoren und Lessons Learned
- Zukunftsperspektiven von KI und maschinellem Lernen
- Trends und Entwicklungen in der KI-Forschung
- Potenzial von KI für die Zukunft
- Ausblick auf weitere Anwendungsbereiche von KI
Zielgruppe / Voraussetzungen
Hinweis: Dieser Kurs richtet sich an Mitarbeitende aus Unternehmen und Institutionen.
Für Privatpersonen ist dieser Kurs leider nicht geeignet.
Bitte beachten Sie: Bildungsgutscheine der Agentur für Arbeit werden für diesen Kurs NICHT anerkannt.
Abschlussqualifikation / Zertifikat
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