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AI Frameworks & Tools
Zielgruppe
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.
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
IHRE ANSPRECHPERSON
Karen Huep
Weiterbildungs- und Zertifikatskurse
07361 576 - 1453
0160 - 1058367
karen.huep(at)hs-aalen.de