KURSBESCHREIBUNG

AAIE® – Advanced AI Expert

Erleben Sie die vierte industrielle Revolution hautnah.

Dieses Programm wird Sie in die potenziell endlosen Möglichkeiten einführen, die sich mit AI ergeben. Lernen Sie, wie Sie dieses Wissen nutzen können, um die riesigen Datenmengen die heute produziert werden für sich zu strukturieren und einzusetzen.

Lernziele

Erfolgreiche Absolventen werden ihre Fähigkeiten und Karriereaussichten in verschiedenen Bereichen deutlich verbessern:

• In diesem Programm wird Ihnen ein fundiertes Verständnis von
  KI-Methoden vermittelt. Sie erhalten einen umfassenden Überblick, wie
  KI erfolgreich eingesetzt wird.

• Sie lernen, welches Potenzial in KI steckt und wie Sie KI für Ihre
  Firma oder Ihre Abteilung zukunftsweisend nutzen können. Sie
  definieren ein Projekt, anhand dessen Sie die Einsatzmöglichkeiten von
  KI überprüfen und einen Plan zur Umsetzung erstellen.

• Darüber hinaus erhalten Sie eine kurze Einführung in die Python-Programmierung.

• Sie werden nicht zu einem Programmierer ausgebildet, aber Sie können eine Übersetzungsfunktion zwischen dem Businessbereich Ihres Unternehmens und der IT einnehmen und somit eine strategisch wichtige Brückenfunktion einnehmen.

Zielgruppe

Der Zertifikatskurs richtet sich branchenübergreifend an Manager, Entscheider, Projekt- und Prozessverantwortliche,

Vorraussetzung

Keine Programmierkenntnisse erforderlich

Syllabus

I.) Einführung in "Artificial Intelligence"

Sie erhalten einen kurzen Einblick in die Geschichte der "Artificial Intelligence". Von den Anfängen 1956 der Konferenz des Dartmouth College bis hin zur Entstehung von Deep Learning. Es werden außerdem grundlegende Definitionen für Begriffe wie AI, Machine Learning, Deep Learning uvm. erklärt.

II.) Machine Learning

• decision tree
• random forest
• k-means

Zunächst machen Sie sich mit einem einfachen Beispiel des Machine Learning vertraut. Dieser Abschnitt startet mit einem "decision tree" unter Verwendung des Iris-Blumen Datensatzes. Im nächsten Schritt erfahren Sie, wie Sie das Modell mit dem Klassifikationsverfahren "random forest" erweitern können. Abschließend wird anhand von "k-means" aufgezeigt, dass Clustering auch mit nicht bekannten Clustern möglich ist.

III.) Deep Learning

Einführung in das "Deep Learning" mit:

• Grundlagen von Neuronalen Netzwerken, Aktivierungs-, und Verlustfunktionen
• Einstieg in das Trainieren von Neuronalen Netzwerken

Sie lernen außerdem die Unterschiede zwischen "Deep Learning" und traditionellem "Machine Learning" kennen:

• Polanyi's Paradox
• Plateauing of models

IV.) Artificial Intelligence in Verbindung mit dem Menschen

Definition und Einordnung von verschiedenen Begriffen:

• Moravecsches Paradox
• Confusion matrix, recall, precision und accuracy
• Wichtigkeit von "mapping metrics" zur späteren Anwendung

V.) Artificial Intelligence ist ein Prozess

• AI Canvas
• AI Lebenszyklus

VI.) Deep Learning Anwendungsbeispiele

• Natural language processing (NLP)

In diesem Abschnitt lernen Sie "Deep Learning" anhand von verschiedenen Beispielen besser kennen.

VII.) Geschäftliche und ökonomische Aspekte von "Artificial Intelligence"

• Variable Kosten in fixe Kosten umwandeln. 
• Warum sind Grenzkosten so wichtig?
• Arbeisplatzsicherheit und AI

Anmeldung

Regulär  € 3.900 zzgl. MwSt.  

Frühbucher € 3.600 zzgl. MwSt.  

Auch individualisiert oder als Inhouse-Lösung buchbar. Wir freuen uns auf Ihre Anfrage.

Teilnehmerinformationen

Die Teilnahmegebühr beinhaltet 3 Workshops, Online-Ressourcen, begleitende Webinare, Prüfung und Bewertung der Projektarbeit.

Die Teilnehmerinnen und Teilnehmer benötigen einen Internetzugang. Zum Anschauen von Videos kann eine bestimmte Bandbreite erforderlich sein.