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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.

Zielgruppe


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

Dauer

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

Freie Plätze

10

Nächste Termine ab

März 2025

Niveau

Advanced, DQR-Level 7

Voraussetzungen

Abgeschlossenes Erststudium, Programmierkenntnisse in Python, z. B. über das Modul "Programming in Python"

Sprache

Deutsch

Workload

30 UE Präsenz / virtuelle Präsenz

20 UE geleitetes E-Learning

100 UE Selbststudium

Lehrende

Prof. Dr. Sigurd Schacht

Ort

Online, Hochschule Aalen, Hochschule Mannheim

Abschluss

Hochschulzertifikat mit ECTS nach bestandener Prüfung

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Karen Huep

Karen Huep

Weiterbildungs- und Zertifikatskurse

07361 576 - 1453
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karen.huep(at)hs-aalen.de