Grundlagen der künstlichen Intelligenz

Einführung in Künstliche Intelligenz: Geschichte, Konzepte und Anwendungsbereiche
Maschinelles Lernen: Grundlagen, Algorithmen und Anwendungsfälle
Neuronale Netze und Deep Learning: Aufbau, Funktionsweise und moderne Architekturen
Natürliche Sprachverarbeitung (NLP): Techniken, Modelle und Anwendungen in Text- und Sprachanalyse
Computer Vision: Bildverarbeitung, Objekterkennung und visuelle Musteranalyse
Entscheidungsfindung und Expertensysteme: Regelbasierte Systeme, Wissensrepräsentation und Bayes’sche Netze
Reinforcement Learning: Theorie, Algorithmen und praktische Anwendungen in Robotik und Spielen
KI-Entwicklung in der Praxis: Werkzeuge, Frameworks und Implementierung von Modellen
Herausforderungen und Grenzen der KI: Bias, Fairness, Erklärbarkeit und ethische Fragestellungen
Zukunftsperspektiven der KI: Neue Technologien, gesellschaftliche Auswirkungen und Trends in der KI-Forschung

Prof. Dr.

Carsten Lau

Onlinestudium
Management, Digitalisierung & Nachhaltigkeit