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Birgit Welt

Study Coach

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AI Frameworks & Tools

Machen Sie sich mit den technologischen Grundlagen und Werkzeugen der künstlichen Intelligenz vertraut. Erhalten Sie Einblicke in die wesentlichen Sprachen für KI-Anwendungen sowie Standard- und Spezialbibliotheken für KI in Anaconda- und Python-Umgebungen, um das Zusammenspiel dieser Elemente diskutieren zu können. Verstehen Sie außerdem die kritischen Aspekte im Kontext des maschinellen Lernens und konzipieren und evaluieren Beispielanwendungen vor einem interdisziplinären Hintergrund.

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:

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)

Zu jedem Thema werden Beispielanwendungen und kleinere Projekte durchgeführt.

 

Didaktisches Konzept


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

Weitere Informationen zum Download


Lernform

E-Learning + Präsenz

Zeitraum

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

Workload

30 UE Präsenz / virtuelle Präsenz

20 UE geleitetes E-Learning

100 UE Selbststudium

Termine

06. März 202407. März 202403. Mai 202404. Mai 2024

Prüfung

18. Mai 2024
(Projekt)

Niveau

Advanced, DQR-Level 7

Voraussetzungen

Abgeschlossenes Erststudium, Formal: - Bestandenes Modul: Programming for AI Inhaltlich: Keine

Sprache

Deutsch

Freie Plätze

10

Lehrende

Prof. Dr. Sigurd Schacht

Ort

Online, Hochschule Aalen, Hochschule Mannheim, Hochschule Ravensburg-Weingarten

Abschluss

Hochschulzertifikat mit ECTS nach bestandener Prüfung

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Johanna Neubrandt

Weiterbildungs- und Zertifikatskurse

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