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Für Weiterbildungsinteressierte aus den Fachbereichen Ingenieurs- und Naturwissenschaften sowie Wirtschaftswissenschaften mit domänen-spezifischem Hintergrund, die einen Überblick über die Reichweite der KI bekommen möchten.
Methoden der KI
Verschaffen Sie sich einen Überblick über die Reichweite der Künstlichen Intelligenz und erlangen Sie sie Fähigkeit, sich aktiv im Themengebiet zu beteiligen und geeignete Methoden auszuwählen und anzuwenden.
Lernziele
Die Teilnehmenden verstehen wichtige Grundprinzipien und Methoden der Künstlichen Intelligenz, insbesondere Wissensrepräsentation, Inferenz und maschinelles Lernen. Sie sind in der Lage Verfahren, Vorgehensweisen, Risiken und Grenzen intelligenter Systeme zu analysieren, und können Lösungsansätze für typische KI-Probleme entwickeln und bewerten.
Programmiersprache: Python
Lehrinhalte
- Einführung: Intelligente Agenten
- Problemlösen durch Suchen: heuristische Suche, lokale Suche, online-Suche, Nichtdeterminismus und partielle Beobachtbarkeit.
- Regelbasierte Systeme
- Constraint Satisfaction Problems
- Grundkonzepte: Maschinelles Lernen, Exploratory Data Analysis, Vorbereitung von Datensätzen, Validierungsmodelle, Generalisierung
- Nächste-Nachbarn- und Bayes-Klassifikatoren
- Support Vektor Maschinen
- Entscheidungsbäume, Random Forest Trees
- Künstliche neuronale Netze
- Clusteranalyse
Didaktisches Konzept
Dies ist ein Blended Learning Modul, bei dem sich Online- und Präsenzunterricht abwechseln. Den Teilnehmenden steht ein breites Spektrum an qualitativ hochwertigen Lernmaterialien, interaktiven E-Learnings, geleiteten Lehrvideos und Vorlesungen im (digitalen) Hörsaal zur Verfügung. Die vielfältigen und hochwertigen Lernmaterialien werden in Kombination mit den darauf abgestimmten Präsenzeinheiten eingesetzt und tragen somit zum Lernerfolg der Teilnehmenden bei.
Lernform
Präsenz + Live-Online
Zeitraum
4 - 6 Wochen
Workload
30 UE Präsenz / virtuelle Präsenz
20 UE geleitetes E-Learning
100 UE Selbststudium
Termine
22. März 202414. Juni 202414. Juni 202421. Juni 202422. Juni 202405. Juli 202406. Juli 2024
Prüfung
20. Juli 2024
(Multimedial gestützte Prüfung (E-Klausur))
Niveau
Advanced, DQR-Level 7
Voraussetzungen
Abgeschlossenes Erststudium, Formal: - Inhaltlich: Mathematische Grundlagen, Lineare Algebra, Programmierung, Algorithmen & Datenstrukturen
Sprache
Deutsch
Freie Plätze
4
Lehrende
Prof. Dr. Ulrich Klauck, Prof. Dr. Roland Dietrich
Ort
Hochschule Aalen
Abschluss
Hochschulzertifikat mit ECTS nach bestandener Prüfung
IHRE ANSPRECHPERSON
Alexandra Winkler
Weiterbildungs- und Zertifikatskurse
+49 (0) 7361-576 1491
+49 (0) 152-339 77 097
alexandra.winkler(at)hs-aalen.de