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Birgit Welt

Study Coach

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AI Frameworks & Tools

Für Weiterbildungsinteressierte mit Erststudium der Wirtschafts-, Ingenieur- oder Naturwissenschaften an der Schnittstelle von Fachbereich und Künstlicher Intelligenz.

Lernziele


Die Teilnehmenden sind mit den technologischen Grundlagen und Werkzeugen der künstlichen Intelligenz vertraut. 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.

Lehrinhalte


Die Veranstaltung liefert einen Überblick über die wichtigsten Frameworks, Tools und Standards, die notwendig sind KI-Applikation zu entwickeln und zu betreiben. Aus den jeweiligen Bereichen wird je ein Framework vertieft aufgegriffen und anhand Beispielen erläutert. Alternativframeworks werden gegenübergestellt.

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

Zu jedem Thema werden Beispielanwendungen und kleinst Projekte durchgeführt.

Didaktisches Konzept


Das Modul setzt sich aus abwechselnden Präsenz- und Selbstlernphasen sowie geleiteten E-Learning-Einheiten zusammen.

Dauer

5 (Online-)Präsenztage + E-Learning + Prüfungseinheit

Lernform

Online / Präsenz

Ort

Online, HS Aalen, HS Mannheim, HS Ravensburg-Weingarten

Prüfung

Hausarbeit/Forschungsbericht

Niveau

Advanced

Voraussetzungen

Formal: - Bestandenes Modul: Programming for AI Inhaltlich: Keine

Sprache

Deutsch

Freie Plätze

15

Lehrende

Prof. Dr. Sigurd Schacht

Angebotshäufigkeit

Sommersemester

Workload

5 ECTS

30 UE Präsenz / virtuelle Präsenz

10 UE geleitetes E-Learning

110 UE Selbststudium

Abschluss

Hochschulzertifikat mit ECTS nach bestandener Prüfung

Kosten

1.600,- EUR

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Franziska Wimmer

Franziska Wimmer

Weiterbildungs- und Zertifikatskurse

+49 7361 576-1459
+49 (0) 152-335-71261
franziska.wimmer(at)hs-aalen.de