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Methoden der KI
Verschaffen Sie sich einen Überblick über die Reichweite der Künstlichen Intelligenz und erlangen Sie sie Fähigkeit, sich aktiv im Themengebiet zu beteiligen und geeignete Methoden auszuwählen und anzuwenden.
Zielgruppe
Für Weiterbildungsinteressierte aus den Fachbereichen Ingenieurs- und Naturwissenschaften sowie Wirtschaftswissenschaften mit domänen-spezifischem Hintergrund, die einen Überblick über die Reichweite der KI bekommen möchten.
Lernziele
Die Teilnehmenden verstehen wichtige Grundprinzipien und Methoden der Künstlichen Intelligenz, insbesondere Wissensrepräsentation, Inferenz und maschinelles Lernen. Sie sind in der Lage Verfahren, Vorgehensweisen, Risiken und Grenzen intelligenter Systeme zu analysieren, und können Lösungsansätze für typische KI-Probleme entwickeln und bewerten.
Programmiersprache: Python
Lehrinhalte
- Einführung: Intelligente Agenten
- Problemlösen durch Suchen: heuristische Suche, lokale Suche, online-Suche, Nichtdeterminismus und partielle Beobachtbarkeit.
- Regelbasierte Systeme
- Constraint Satisfaction Problems
- Grundkonzepte: Maschinelles Lernen, Exploratory Data Analysis, Vorbereitung von Datensätzen, Validierungsmodelle, Generalisierung
- Nächste-Nachbarn- und Bayes-Klassifikatoren
- Support Vektor Maschinen
- Entscheidungsbäume, Random Forest Trees
- Künstliche neuronale Netze
- Clusteranalyse
Didaktisches Konzept
Dies ist ein Blended Learning Modul, bei dem sich Online- und Präsenzunterricht abwechseln. Den Teilnehmenden steht ein breites Spektrum an qualitativ hochwertigen Lernmaterialien, interaktiven E-Learnings, geleiteten Lehrvideos und Vorlesungen im (digitalen) Hörsaal zur Verfügung. Die vielfältigen und hochwertigen Lernmaterialien werden in Kombination mit den darauf abgestimmten Präsenzeinheiten eingesetzt und tragen somit zum Lernerfolg der Teilnehmenden bei.
Lernform
E-Learning + Präsenz + Live-Online
Dauer
4 - 6 Wochen
Freie Plätze
4
Nächster Starttermin
27. Juni 2025
Termine
27. Juni 2025
15:30 - 20:30 Uhr
online
28. Juni 2025
09:30 - 15:00 Uhr
HS Aalen
04. Juli 2025
15:30 - 20:30 Uhr
online
05. Juli 2025
09:30 - 15:00 Uhr
online
12. Juli 2025
09:30 - 15:00 Uhr
HS Aalen
Prüfung
26. Juli 2025
(schriftliche Klausurarbeiten)
Anmeldeschluss
13. Juni 2025
Niveau
Advanced, DQR-Level 7
Voraussetzungen
Abgeschlossenes Erststudium, Formal: - Inhaltlich: Mathematische Grundlagen, Lineare Algebra, Programmierung, Algorithmen & Datenstrukturen
Sprache
Deutsch
Workload
30 UE Präsenz / virtuelle Präsenz
20 UE geleitetes E-Learning
100 UE Selbststudium
Lehrende
Prof. Dr. Ulrich Klauck, Prof. Dr. Roland Dietrich
Ort
Hochschule Aalen
Abschluss
Hochschulzertifikat mit ECTS nach bestandener Prüfung
IHRE ANSPRECHPERSON
Alexandra Winkler
Weiterbildungs- und Zertifikatskurse
+49 (0) 7361-576 1491
+49 (0) 152-339 77 097
alexandra.winkler(at)hs-aalen.de