AI Engineering

Kursüberblick

Ziele der Weiterbildung Im Fokus der Weiterbildung AI Engineering steht die Vermittlung von Kenntnissen und Fähigkeiten im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI). Der Kurs umfasst Themen wie Deep Learning, das sich mit der Entwicklung und Anwendung von neuronalen Netzen beschäftigt. Reinforcement Learning wird ebenfalls behandelt, wobei der Schwerpunkt auf der Optimierung von Entscheidungsprozessen durch Belohnungssysteme liegt. Ein weiterer Bestandteil der Weiterbildung ist die Softwareentwicklung für datenintensive Wissenschaften, die sich mit der Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen auseinandersetzt. Zudem wird das Thema Machine Learning thematisiert, das die Grundlagen für die Entwicklung von Algorithmen zur Mustererkennung und Vorhersage bietet. Der Kurs verbindet die theoretischen Inhalte der einzelnen Themenbereiche miteinander und bietet eine Einführung in die Welt der KI. Inhalte der Weiterbildung Die Weiterbildungsinhalte sind auf Englisch. Deep Learning Introduction to neural networks and deep learning Network architectures Neural network training Alternative training methods Further network architectures Reinforcement Learning Introduction to reinforcement learning Markov chains Bandit Q-Learning Reinforcement learning approaches Software Engineering for Data Intensive Sciences Agile project management DevOps Software development API From model to production Machine Learning Supervised, unsupervised, and reinforcement learning approaches Regression and classification learning problems Estimation of functional dependencies via regression techniques Data clustering Support vector machines, large margin classification Decision tree learning

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