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Für Weiterbildungsinteressierte, die sich Grundlagen sowie aktuelle Trends im Bereich der Industrie bezüglich der Verwendung von Methoden der Künstlichen Intelligenz aneignen möchten.
AI for Automation Technology
Die Teilnehmenden können die Grundlagen sowie aktuelle Trends im Bereich der Industrie bezüglich der Verwendung von Methoden der Künstlichen Intelligenz diskutieren. Der Schwerpunkt liegt hierbei auf den Verarbeitungsmethoden der visuellen Wahrnehmung (Computer Vision).
Lernziele
The participants have a thorough understanding of the key concepts and are able to discriminate between the different types of Reinforcement Learning (RL). They can understand the noteworthy algorithms and methods in the field and are able to implement them programmatically. The participants are able to identify tasks that can be solved with Reinforcement Learning.
Lehrinhalte
- Classical Reinforcement Learning: Cross-Entropy Method, Dynamic Programming, Monte Carlo Methods, Temporal-Difference Learning
- Value Based methods: Sarsa, Q-Learning
- Policy Based methods: REINFORCE, Proximal Policy Optimization
- Deep Reinforcement Learning: Q-Networks
- Hybrid Methods: A2C, A3C
Lernform
E-Learning + Präsenz
Zeitraum
4-6 (Online-)Präsenztage + Prüfungseinheit
Workload
30 UE Präsenz / virtuelle Präsenz
120 UE Selbststudium
Prüfung
Projekt
Niveau
Advanced, DQR-Level 7
Voraussetzungen
Abgeschlossenes Erststudium, Formal: Keine Inhaltlich: Keine
Sprache
Deutsch
Freie Plätze
8
Lehrende
Ph.D. Ruben Nuredini
Ort
Online, Hochschule Aalen, Hochschule Mannheim, Hochschule Ravensburg-Weingarten
Abschluss
Hochschulzertifikat mit ECTS nach bestandener Prüfung
IHRE ANSPRECHPERSON
Birgit Welt
Weiterbildungs- und Zertifikatskurse
07361 576 - 1465
0152 - 33604376
birgit.welt(at)hs-aalen.de