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Kurshandbuch
UPS-DPKIE
Künstliche Intelligenz - Entwicklung
Inhaltsverzeichnis
  1. Artificial Intelligence
  2. Maschinelles Lernen - Supervised Learning
  3. Maschinelles Lernen - Unsupervised Learning und Feature Engineering
  4. Neuronale Netze und Deep Learning
Fakten zur Weiterbildung

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

Kursart: Online-Vorlesung

Dauer: Vollzeit: 4 Monate / Teilzeit: 8 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
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 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
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)
Kurs: 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 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
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:
  • Klausur, 90 Minuten
Kurse im Modul:
  • DLBDSMLSL01_D (Maschinelles Lernen - Supervised Learning)
Kurs: 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, 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.
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
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)
Kurs: DLBDSNNDL01_D
Neuronale Netze und Deep Learning
Kursbeschreibung
Neuronale Netze und Deep-Learning-Ansätze haben in den letzten Jahren die Bereiche der Datenwissenschaft und der künstlichen Intelligenz revolutioniert. Anwendungen, die auf diesen Techniken aufbauen, haben in vielen Spezialanwendungen die menschliche Leistung erreicht oder übertroffen. Nach einem kurzen Überblick über die Ursprünge neuronaler Netze und des Deep Learning wird in diesem Kurs ausführlich vermittelt, wie Feed-Forward-Netze aufgebaut und trainiert werden. Neben Feed-Forward-Netzen werden weitere gängige Netzarchitekturen wie Faltungsnetze (Convolutional Neural Networks) und rekurrente neuronale Netze behandelt. Darüber hinaus werden anhand der begleitenden Lehrmittel die Auswirkungen von Designentscheidungen und der Erhebung der benötigten Daten hinsichtlich Fragen der algorithmischen Fairness sowohl im Hinblick auf ihre Auswirkung auf Individuen, als auch ihre gesellschaftliche Dimension diskutiert.
Kursinhalte
  1. Einführung in neuronale Netze
    1. Struktur des menschlichen Gehirns
    2. Bausteine neuronaler Netze
    3. Tiefe und flache neuronale Netze
    4. Überwachtes Lernen
    5. Reinforcement Learning
  2. Vorwärtsgerichtete neuronale Netze
    1. Grundlegende Netzwerkarchitekturen und Initialisierung der Gewichte
    2. Kostenfunktionen
    3. Backpropagation und Gradientenabstiegsverfahren
    4. Batch-Normalisierung
  3. Vermeidung von Übertraining
    1. Was ist Übertraining?
    2. Early-Stopping
    3. L1- und L2-Regularisierung
    4. Dropout
    5. Pruning
  4. Convolutional Neural Networks
    1. Entstehungshintergrund und Anwendungsbereiche
    2. Convolutional Neural Networks in der Bildverarbeitung
    3. Grundlegende CNN-Architektur(en)
    4. Beispiele praxisrelevanter CNN-Architekturen
  5. Rekurrente neuronale Netze
    1. Rekurrente neuronale Netze
    2. Gedächtniszellen
    3. LSTM-Netzwerke
    4. Training rekurrenter neuronaler Netze durch zeitliche Entfaltung
Fakten zum Modul

Modul: Neuronale Netze und Deep Learning (DLBDSNNDL_D)

Niveau: Bachelor

Unterrichtssprache: Deutsch

Credits: 5 ECTS-Punkte
Äquivalent bei Anrechnung an der IU Internationale Hochschule.
Modulprüfung:
  • Fachpräsentation
Kurse im Modul:
  • DLBDSNNDL01_D (Neuronale Netze und Deep Learning)

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