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Kurshandbuch
UPS-PPDPKIEUNLP
Künstliche Intelligenz - Entwicklung und NLP
Inhaltsverzeichnis
  1. Artificial Intelligence
  2. Maschinelles Lernen - Supervised Learning
  3. Maschinelles Lernen - Unsupervised Learning und Feature Engineering
  4. Neuronale Netze und Deep Learning
  5. Einführung in NLP
  6. Projekt: NLP
Fakten zur Weiterbildung

Weiterbildung: Einzelmodullehrgang aus B.Sc. Angewandte Künstliche Intelligenz (Quellstudiengang: 1129722c)

Kursart: Online-Vorlesung

Dauer: Vollzeit: 6 Monate / Teilzeit: 12 Monate

Wir bieten digitale Kursunterlagen an, um Ressourcen zu schonen und unseren Beitrag zum Umweltschutz zu leisten.

Niveau: Die Weiterbildung ist auf dem inhaltlichen Niveau eines Bachelor Studiengangs.
Eine Weiterbildung auf Bachelor-Niveau vermittelt grundlegende Kenntnisse und Fähigkeiten in einem bestimmten Fachbereich.
Zugangsempfehlungen: Fortgeschrittene Mathematik- und Statistikkenntnisse (Analysis, Algebra und Statistik)

Praxis-Austausch: Wöchentlich diskutieren Praxisexpert:innen mit Teilnehmenden aus verschiedenen Weiterbildungen aktuelle Fragestellungen, Tools und praktische Fallbeispiele in 90-minütigen Online-Veranstaltungen.

Kurs: DLBDSEAIS01-01_D
Artificial Intelligence
Fakten zum Modul

Modul: Artificial Intelligence (DLBDSEAIS1-01_D)

Niveau: Bachelor

Unterrichtssprache: Deutsch

Credits: 5 ECTS-Punkte
Äquivalent bei Anrechnung an der IU Internationale Hochschule.
Modulprüfung:
  • Examen, 90 Minuten
Kurse im Modul:
  • DLBDSEAIS01-01_D (Artificial Intelligence)
Kursbeschreibung
Das Streben nach Künstlicher Intelligenz (KI) hat die Menschheit über viele Jahrzehnte hinweg in Atem gehalten und ist seit den 60er Jahren ein aktives Forschungsgebiet. Dieser…
Das Streben nach Künstlicher Intelligenz (KI) hat die Menschheit über viele Jahrzehnte hinweg in Atem gehalten und ist seit den 60er Jahren ein aktives Forschungsgebiet. Dieser Kurs gibt einen detaillierten Überblick über die historischen Entwicklungen, Erfolge und Rückschläge in der KI sowie über moderne Ansätze in der Entwicklung der Künstlichen Intelligenz wie generative KI. Der Kurs gibt eine Einführung in das Reinforcement Learning, einen Prozess, der der Art und Weise ähnelt, wie Menschen und Tiere die Welt erleben: Erkundung der Umgebung und Ableitung der besten Aktion. Der Kurs behandelt auch die Grundsätze der Verarbeitung natürlicher Sprache und des Computer-Visualisierungsverfahrens, beides Schlüsselkomponenten für eine künstliche Intelligenz, die mit ihrer Umgebung interagieren kann.
Kursinhalte
  1. Geschichte der KI
    1. Historische Entwicklunge
    2. KI-Winter
    3. Expertensysteme
    4. Bemerkenswerte Fortschritte
  2. Moderne KI-Systeme
    1. Schwache KI, starke KI und künstliche Superintelligenz
    2. Anwendungsbereiche
  3. Bestärkendes Lernen
    1. Was ist bestärkendes Lernen?
    2. Markov-Entscheidungsprozess und Wertfunktionen
    3. Temporales Differenzlernen und Q-Learning
  4. Natural Language Processing (NLP)
    1. Einführung in NLP und Anwendungsbereiche
    2. Grundlegende NLP-Techniken
    3. Daten vektorisieren
    4. Fortschrittliche NLP-Modelle
  5. Computer Vision
    1. Einführung in Computer Vision
    2. Bilddarstellung und -Geometrie
    3. Feature Engineering
    4. Semantische Segmentierung
    5. Techniken zur Bildgenerierung

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Kurs: DLBDSMLSL01_D
Maschinelles Lernen - Supervised Learning
Fakten zum Modul

Modul: Maschinelles Lernen - Supervised Learning (DLBDSMLSL_D)

Niveau: Bachelor

Unterrichtssprache: Deutsch

Credits: 5 ECTS-Punkte
Äquivalent bei Anrechnung an der IU Internationale Hochschule.
Modulprüfung:
  • Examen, 90 Minuten
Kurse im Modul:
  • DLBDSMLSL01_D (Maschinelles Lernen - Supervised Learning)
Kursbeschreibung
Dieser Kurs dient als grundlegende Einführung in das Gebiet des maschinellen Lernens mit dem Schwerpunkt auf Supervised Learning (d.h. Lernen aus gelabelten Daten), wobei die am…
Dieser Kurs dient als grundlegende Einführung in das Gebiet des maschinellen Lernens mit dem Schwerpunkt auf Supervised Learning (d.h. Lernen aus gelabelten Daten), wobei die am häufigsten verwendeten Modelle zur Regression und Klassifikation vorgestellt werden. Darüber hinaus bietet der Kurs eine Einführung in die Konzepte der Large-Margin-Classifier und der Baum-basierten Algorithmen des maschinellen Lernens.
Kursinhalte
  1. Einführung in das maschinelle Lernen
    1. Mustererkennungssysteme
    2. Der Entwicklungszyklus für maschinelles Lernen
    3. Technische Begriffe
    4. Underfitting und Overfitting
  2. Regression
    1. Lineare Regression
    2. Lasso- und Ridge-Regularisierung
    3. Generalisierte Lineare Modelle
    4. Logistische Regression
  3. Grundlegende Klassifizierungsverfahren
    1. k-Nearest-Neighbors
    2. Naïve Bayes
  4. Support-Vektor-Maschinen (SVM)
    1. Large-Margin-Klassifizierung
    2. Der Kernel-Trick
  5. Entscheidungs- und Regressionsbäume
    1. Entscheidungs- und Regressionsbäume
    2. Random Forest
    3. Gradient Boosting
Kurs: DLBDSMLUSL01_D
Maschinelles Lernen - Unsupervised Learning und Feature Engineering
Fakten zum Modul

Modul: Maschinelles Lernen - Unsupervised Learning und Feature Engineering (DLBDSMLUSL_D)

Niveau: Bachelor

Unterrichtssprache: Deutsch

Credits: 5 ECTS-Punkte
Äquivalent bei Anrechnung an der IU Internationale Hochschule.
Modulprüfung:
  • Fallstudie
Kurse im Modul:
  • DLBDSMLUSL01_D (Maschinelles Lernen - Unsupervised Learning und Feature Engineering)
Kursbeschreibung

Dieser Kurs befasst sich mit den Werkzeugen und Techniken des Unsupervised Learnings und Feature Engineerings. Unsupervised Learning bezeichnet Ansätze des maschinellen Lernens…

Dieser Kurs befasst sich mit den Werkzeugen und Techniken des Unsupervised Learnings und Feature Engineerings. Unsupervised Learning bezeichnet Ansätze des maschinellen Lernens, die ohne gelabelte Daten angewendet werden können. Das Ziel ist es, Muster oder statistische Regelmäßigkeiten in Daten zu extrahieren, um geeignete Features abzuleiten, was der Schlüssel für die erfolgreiche Anwendung von maschinellen Lernmodellen ist.

Daher ist es für jeden Datenwissenschaftler von entscheidender Bedeutung, über ein solides Set an Ansätzen und Tools für diese Aufgabe zu verfügen. Dieser Kurs stellt die wichtigsten Methoden vor und zeigt, wie Techniken des Unsupervised Learnings eingesetzt werden können, um verlässliche und aussagekräftige Features zu finden. Dabei werden die Konzepte und Techniken anhand konkreter Beispiele demonstriert, die den Einsatz dieser Techniken zur Schaffung eines Mehrwerts für die Gesellschaft als Ganzes widerspiegeln, im Gegensatz zu ethisch fragwürdigen Anwendungsfällen.

Kursinhalte
  1. Einführung in Unsupervised Learning und Feature Engineering
    1. Unsupervised Machine Learning
    2. Feature Engineering
  2. Clustering
    1. k-Means
    2. Gaussian Mixture Model Clustering
    3. Hierarchisches Clustering
  3. Dimensionsreduktion
    1. Hauptkomponentenanalyse (engl. Principal Component Analysis, PCA)
    2. Multidimensionale Skalierung
    3. Local Linear Embedding
  4. Feature Engineering
    1. Numerische Features
    2. Kategoriale Features
    3. Text-Features
  5. Feature-Auswahl
    1. Feature Importance
    2. Feature-Varianz
    3. Korrelationsmatrix
    4. Rekursive Feature-Auswahl
  6. Automatisierte Feature-Generierung
    1. Automatisierte Feature-Generierung
    2. Feature Engineering versus Deep Learning
Kurs: DLBDSNNDL01-01_D
Neuronale Netze und Deep Learning
Fakten zum Modul

Modul: Neuronale Netze und Deep Learning (DLBDSNNDL-01_D)

Niveau: Bachelor

Unterrichtssprache: Deutsch

Credits: 5 ECTS-Punkte
Äquivalent bei Anrechnung an der IU Internationale Hochschule.
Modulprüfung:
  • Fachpräsentation
Kurse im Modul:
  • DLBDSNNDL01-01_D (Neuronale Netze und Deep Learning)
Kursbeschreibung
Neuronale Netze und Deep Learning-Ansätze haben in den letzten Jahren die Bereiche Data Science und Künstliche Intelligenz revolutioniert, und Anwendungen, die auf diesen…
Neuronale Netze und Deep Learning-Ansätze haben in den letzten Jahren die Bereiche Data Science und Künstliche Intelligenz revolutioniert, und Anwendungen, die auf diesen Techniken aufbauen, haben in vielen Spezialanwendungen die menschliche Leistung erreicht oder übertroffen. Nach einem kurzen Überblick über die Ursprünge von neuronalen Netzen und Deep Learning wird in diesem Kurs detailliert erörtert, wie Feed-Forward-Netze erstellt und trainiert werden. Zusätzlich behandelt dieser Kurs weitere gängige Netzwerkarchitekturen wie Faltungsnetzwerke, rekurrente neuronale Netzwerke und die Transformer-Architektur. Darüber hinaus werden anhand des begleitenden Videomaterials und der Online-Tutorials die Auswirkungen von Designentscheidungen und des Datenerhebungsprozesses auf Fragen der algorithmischen Fairness sowohl im Hinblick auf ihre individuelle als auch ihre gesellschaftliche Dimension diskutiert.
Kursinhalte
  1. Einführung in neuronale Netze
    1. Das biologische Gehirn
    2. Bausteine neuronaler Netze
    3. Tiefe versus flache Netze
    4. Überwachtes Lernen
    5. Reinforcement Learning (Verstärkungslernen)
  2. Feed-Forward-Netzwerke
    1. Architektur und Gewichtsinitialisierung
    2. Kostenfunktionen
    3. Rückwärtspropagation und Gradientenabstieg
    4. Batch-Normalisierung
  3. Vermeidung von Übertraining
    1. Was ist Übertraining?
    2. Early Stopping
    3. L1- und L2-Regularisierung
    4. Dropout
    5. Weight Pruning
  4. Faltungsnetzwerke
    1. Motivation und Anwendungen
    2. Faltung und Image-Filterung
    3. CNN-Architektur
    4. Beliebte Faltungsnetzwerke
  5. Rekurrente neuronale Netze
    1. Rekurrente Neuronen
    2. Speicherzellen
    3. LSTMs
    4. Training von RNNs: Abrollen durch die Zeit
  6. Transformer-Architektur
    1. Einführung und Schlüsselinnovationen
    2. Aufmerksamkeitsmechanismen und Architektur
    3. Einblicke in Training, Anwendungen und Kodierung
    4. Herausforderungen und zukünftige Wege
Kurs: DLBAIINLP01_D
Einführung in NLP
Fakten zum Modul

Modul: Einführung in NLP (DLBAIINLP_D)

Niveau: Bachelor

Unterrichtssprache: Deutsch

Credits: 5 ECTS-Punkte
Äquivalent bei Anrechnung an der IU Internationale Hochschule.
Modulprüfung:
  • Examen, 90 Minuten
Kurse im Modul:
  • DLBAIINLP01_D (Einführung in NLP)
Kursbeschreibung
In diesem Kurs werden traditionelle und moderne Ansätze der Verarbeitung natürlicher Sprache vermittelt. Dazu werden Techniken, Herausforderungen und Lösungsansätze vorgestellt…
In diesem Kurs werden traditionelle und moderne Ansätze der Verarbeitung natürlicher Sprache vermittelt. Dazu werden Techniken, Herausforderungen und Lösungsansätze vorgestellt, und ein umfassender Überblick über relevante Themen und Techniken gegeben. Zusätzlich wird gezeigt, wie NLP in verschiedenen Anwendungsszenarien erfolgreich eingesetzt werden kann - sowohl theoretisch als auch anhand praktischer Beispiele.
Kursinhalte
  1. Grundlegende Begriffe und Konzepte
    1. Was ist NLP?
    2. Syntax
    3. Semantik
    4. Prosodie
    5. Grammatik
  2. Sprache und Sprechen
    1. Menschlicher Stimmapparat
    2. Sprachproduktion
    3. Phonetik
  3. Herausforderungen im NLP
    1. Daten für NLP
    2. Bewertung von NLP-Systemen
    3. Domänenbedingte Herausforderungen
    4. Mehrsprachige Anwendung
  4. Techniken
    1. Regeln versus Statistik
    2. Reguläre Ausdrücke
    3. N-Gramme
    4. Vektorisierung von Daten
    5. NLP-Modelle
  5. Anwendungsszenarien
    1. Spracherkennung und Sprachsynthese
    2. Maschinelle Übersetzung
    3. Informationsgewinnung
    4. Sentimentanalyse
    5. Chatbots
    6. NLP mit Python
Kurs: DLBAIPNLP01_D
Projekt: NLP
Fakten zum Modul

Modul: Projekt: NLP (DLBAIPNLP_D)

Niveau: Bachelor

Unterrichtssprache: Deutsch

Credits: 5 ECTS-Punkte
Äquivalent bei Anrechnung an der IU Internationale Hochschule.
Modulprüfung:
  • Projektbericht
Kurse im Modul:
  • DLBAIPNLP01_D (Projekt: NLP)
Kursbeschreibung
Dieser Kurs gibt den Studierenden die Möglichkeit, ihre Kenntnisse in NLP auf eine reale Implementierungsaufgabe anzuwenden. Dies erfordert die Suche nach einer angemessenen…
Dieser Kurs gibt den Studierenden die Möglichkeit, ihre Kenntnisse in NLP auf eine reale Implementierungsaufgabe anzuwenden. Dies erfordert die Suche nach einer angemessenen Lösung für eine gegebene Aufgabe und den damit verbundenen Anforderungen. Methodische und algorithmische Entscheidungen müssen angemessen bewertet werden, um den optimalen Lösung zu finden. Diese wird als ausführbare Software implementiert, was die Programmierfähigkeiten der Studierenden fördert.
Kursinhalte
  • In diesem Kurs setzen die Teilnehmenden die in den vorangegangenen Kursen erworbenen Kenntnisse im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung in die Praxis um, indem sie ein Projekt ihrer Wahl in diesem Bereich bearbeiten.

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