Die Anwendung von künstlicher Intelligenz in Design ermöglicht einen innovativeren, nutzerzentrierten kreativen Prozess und treibt die ständige Weiterentwicklung des Fachgebiets voran“

Künstliche Intelligenz (KI), eingesetzt im Bereich des Designs, hat die Art und Weise, wie Projekte in dieser Branche konzipiert und entwickelt werden, radikal verändert. Einer der herausragendsten Vorteile liegt in der Optimierung des kreativen Prozesses, bei dem KI-Algorithmen große Datensätze analysieren können, um Muster und Trends zu erkennen und wertvolle Erkenntnisse zu liefern, die die Entscheidungsfindung im Bereich Design inspirieren. 

Aus diesem Grund bietet TECH Designern mit dem Privaten Masterstudiengang in Künstliche Intelligenz in Design eine einzigartige Perspektive, die neue Technologien und die Realisierung kreativer Produkte ganzheitlich miteinander verbindet. Der ganzheitliche Ansatz vermittelt den Absolventen nicht nur technisches Wissen, sondern berührt auch die Themen Ethik und Nachhaltigkeit, um sicherzustellen, dass die Studenten für die aktuellen Herausforderungen in diesem Bereich gerüstet sind.  

Die Vielfalt der zu behandelnden Themen, von der automatischen Generierung von Inhalten bis hin zur Abfallreduzierung im Designprozess, spiegelt die Bandbreite der Anwendungen von KI in verschiedenen Disziplinen wider. Darüber hinaus wird besonderes Augenmerk auf die Ethik und die Auswirkungen auf die Umwelt gelegt, alles mit dem Ziel, bewusste und kompetente Fachleute fortzubilden. 

Zu den Inhalten des Programms gehören auch die Datenanalyse für die Entscheidungsfindung im Design, die Implementierung von KI-Systemen für die Personalisierung von Produkten und Erlebnissen sowie die Erforschung fortschrittlicher Visualisierungstechniken und die Erzeugung kreativer Inhalte. 

Auf diese Weise hat TECH eine strenge akademische Qualifikation entwickelt, die durch die revolutionäre Relearning-Methode unterstützt wird. Dieser pädagogische Ansatz konzentriert sich auf die Wiederholung grundlegender Prinzipien, um ein umfassendes Verständnis der Inhalte zu gewährleisten. Darüber hinaus ist die Zugänglichkeit ein Schlüsselelement, da nur ein elektronisches Gerät mit einer Internetverbindung benötigt wird, um das Material jederzeit zu erarbeiten, was den Studenten von der Verpflichtung befreit, physisch anwesend zu sein oder sich an festgelegte Stundenpläne zu halten.

Sie werden sich mit der Integration von KI in das Design befassen, die Effizienz und Personalisierung steigern und die Tür zu neuen kreativen Möglichkeiten öffnen"

Dieser Weiterbildender Masterstudiengang in Künstliche Intelligenz in Design enthält das vollständigste und aktuellste Programm auf dem Markt. Die hervorstechendsten Merkmale sind: 

• Die Entwicklung von Fallstudien, die von Experten für künstliche Intelligenz im Design vorgestellt werden 
• Der anschauliche, schematische und äußerst praxisnahe Inhalt vermittelt alle für die berufliche Praxis unverzichtbaren wissenschaftlichen und praktischen Informationen 
• Die praktischen Übungen, bei denen der Selbstbewertungsprozess zur Verbesserung des Lernens durchgeführt werden kann 
• Sein besonderer Schwerpunkt liegt auf innovativen Methoden  
• Theoretische Vorträge, Fragen an den Experten, Diskussionsforen zu kontroversen Themen und individuelle Reflexionsarbeit 
• Die Verfügbarkeit des Zugriffs auf die Inhalte von jedem festen oder tragbaren Gerät mit Internetanschluss

Von der automatischen Generierung visueller Inhalte bis hin zu Trendvorhersagen und KI-gestützter Zusammenarbeit werden Sie in ein sich ständig weiterentwickelndes Feld eintauchen"

Das Dozententeam des Programms besteht aus Experten des Sektors, die ihre Berufserfahrung in diese Fortbildung einbringen, sowie aus renommierten Fachleuten von führenden Unternehmen und angesehenen Universitäten.

Die multimedialen Inhalte, die mit der neuesten Bildungstechnologie entwickelt wurden, werden der Fachkraft ein situiertes und kontextbezogenes Lernen ermöglichen, d. h. eine simulierte Umgebung, die eine immersive Fortbildung bietet, die auf die Ausführung von realen Situationen ausgerichtet ist.

Das Konzept dieses Programms konzentriert sich auf problemorientiertes Lernen, bei dem die Fachkraft versuchen muss, die verschiedenen Situationen aus der beruflichen Praxis zu lösen, die während des gesamten Studiengangs gestellt werden. Zu diesem Zweck wird sie von einem innovativen interaktiven Videosystem unterstützt, das von renommierten Experten entwickelt wurde.  

Dank der umfangreichen Bibliothek von Multimedia-Ressourcen, die TECH anbietet, erfahren Sie mehr über die Integration von virtuellen Assistenten und die emotionale Analyse des Benutzers"

In diesem privaten Masterstudiengang, der zu 100% online angeboten wird, befassen Sie sich mit dem schmalen Grat zwischen Ethik, Umwelt und neuen Technologien"

Was diesen privaten Masterstudiengang auszeichnet, ist sein umfassender und innovativer Ansatz für die Konvergenz von Design und künstlicher Intelligenz. Die Einbeziehung von Modulen wie „Computergestütztes Design und KI" sowie „Design-Benutzer-Interaktion und KI" ermöglicht es den Studenten, sich mit aktuellen Themen auseinanderzusetzen, von der automatischen Generierung von Multimedia-Inhalten bis hin zur kontextuellen Anpassung von Nutzererfahrungen. Die innovative Kombination von technischen Fähigkeiten, wie der Optimierung der Mikrochip-Architektur, mit ethischen und ökologischen Überlegungen, wie der Abfallreduzierung, macht dieses Programm einzigartig umfassend.

Steigen Sie ein in ein einzigartiges Programm, das sowohl Kreativität als auch ethisches und nachhaltiges Bewusstsein bei der Anwendung von KI im Bereich Design umfasst“

Modul 1. Grundlagen der künstlichen Intelligenz

1.1. Geschichte der künstlichen Intelligenz

1.1.1. Ab wann spricht man von künstlicher Intelligenz?
1.1.2. Referenzen im Kino
1.1.3. Bedeutung der künstlichen Intelligenz
1.1.4. Technologien, die künstliche Intelligenz ermöglichen und unterstützen

1.2. Künstliche Intelligenz in Spielen

1.2.1. Spieltheorie
1.2.2. Minimax und Alpha-Beta-Beschneidung
1.2.3. Simulation: Monte Carlo

1.3. Neuronale Netzwerke

1.3.1. Biologische Grundlagen
1.3.2. Berechnungsmodell
1.3.3. Überwachte und nicht überwachte neuronale Netzwerke
1.3.4. Einfaches Perzeptron
1.3.5. Mehrschichtiges Perzeptron

1.4. Genetische Algorithmen

1.4.1. Geschichte
1.4.2. Biologische Grundlage
1.4.3. Problem-Kodierung
1.4.4. Erzeugung der Ausgangspopulation
1.4.5. Hauptalgorithmus und genetische Operatoren
1.4.6. Bewertung von Personen: Fitness

1.5. Thesauri, Vokabularien, Taxonomien

1.5.1. Wortschatz
1.5.2. Taxonomie
1.5.3. Thesauri
1.5.4. Ontologien
1.5.5. Darstellung von Wissen: Semantisches Web

1.6. Semantisches Web

1.6.1. Spezifizierungen: RDF, RDFS und OWL
1.6.2. Schlussfolgerung/Begründung
1.6.3. Linked Data

1.7. Expertensysteme und DSS

1.7.1. Experten-Systeme
1.7.2. Systeme zur Entscheidungshilfe

1.8. Chatbots und virtuelle Assistenten

1.8.1. Arten von Assistenten: Sprach- und textbasierte Assistenten
1.8.2. Grundlegende Bestandteile für die Entwicklung eines Assistenten: Intents, Entitäten und Dialogablauf
1.8.3. Integrationen: Web, Slack, Whatsapp, Facebook
1.8.4. Wizard-Entwicklungswerkzeuge: Dialog Flow, Watson Assistant

1.9. AI-Implementierungsstrategie
1.10. Die Zukunft der künstlichen Intelligenz

1.10.1. Wir wissen, wie man mit Algorithmen Emotionen erkennt
1.10.2. Schaffung einer Persönlichkeit: Sprache, Ausdrücke und Inhalt
1.10.3. Tendenzen der künstlichen Intelligenz
1.10.4. Reflexionen

Modul 2. Datentypen und Datenlebenszyklus

2.1. Statistik

2.1.1. Die Statistik: Deskriptive Statistik, statistische Schlussfolgerungen
2.1.2. Population, Stichprobe, Individuum
2.1.3. Variablen: Definition, Messskalen

2.2. Arten von statistischen Daten

2.2.1. Je nach Typ

2.2.1.1. Quantitative: kontinuierliche Daten und diskrete Daten
2.2.1.2. Qualitative: Binomialdaten, nominale Daten und ordinale Daten

2.2.2. Je nach Form

2.2.2.1. Numerisch
2.2.2.2. Text
2.2.2.3. Logisch

2.2.3. Je nach Quelle

2.2.3.1. Primär
2.2.3.2. Sekundär

2.3. Lebenszyklus der Daten

2.3.1. Etappen des Zyklus
2.3.2. Meilensteine des Zyklus
2.3.3. FAIR-Prinzipien

2.4. Die ersten Phasen des Zyklus

2.4.1. Definition von Zielen
2.4.2. Ermittlung des Ressourcenbedarfs
2.4.3. Gantt-Diagramm
2.4.4. Struktur der Daten

2.5. Datenerhebung

2.5.1. Methodik der Erhebung
2.5.2. Erhebungsinstrumente
2.5.3. Kanäle für die Erhebung

2.6. Datenbereinigung

2.6.1. Phasen der Datenbereinigung
2.6.2. Qualität der Daten
2.6.3. Datenmanipulation (mit R)

2.7. Datenanalyse, Interpretation und Bewertung der Ergebnisse

2.7.1. Statistische Maßnahmen
2.7.2. Beziehungsindizes
2.7.3. Data Mining

2.8. Datenlager (Datawarehouse)

2.8.1. Elemente, aus denen sie bestehen
2.8.2. Design
2.8.3. Zu berücksichtigende Aspekte

2.9. Verfügbarkeit von Daten

2.9.1. Zugang
2.9.2. Nützlichkeit
2.9.3. Sicherheit

2.10. Regulatorische Aspekte

2.10.1. Datenschutzgesetz
2.10.2. Bewährte Verfahren
2.10.3. Andere regulatorische Aspekte

Modul 3. Daten in der künstlichen Intelligenz

3.1. Datenwissenschaft

3.1.1. Datenwissenschaft
3.1.2. Fortgeschrittene Tools für den Datenwissenschaftler

3.2. Daten, Informationen und Wissen

3.2.1. Daten, Informationen und Wissen
3.2.2. Datentypen
3.2.3. Datenquellen

3.3. Von Daten zu Informationen

3.3.1. Datenanalyse
3.3.2. Arten der Analyse
3.3.3. Extraktion von Informationen aus einem Dataset

3.4. Extraktion von Informationen durch Visualisierung

3.4.1. Visualisierung als Analyseinstrument
3.4.2. Visualisierungsmethoden
3.4.3. Visualisierung eines Datensatzes

3.5. Qualität der Daten

3.5.1. Datenqualität
3.5.2. Datenbereinigung
3.5.3. Grundlegende Datenvorverarbeitung

3.6. Dataset

3.6.1. Dataset-Anreicherung
3.6.2. Der Fluch der Dimensionalität
3.6.3. Ändern unseres Datensatzes

3.7. Ungleichgewicht

3.7.1. Ungleichgewicht der Klassen
3.7.2. Techniken zur Begrenzung von Ungleichgewichten
3.7.3. Dataset-Abgleich

3.8. Unüberwachte Modelle

3.8.1. Unüberwachtes Modell
3.8.2. Methoden
3.8.3. Klassifizierung mit unüberwachten Modellen

3.9. Überwachte Modelle

3.9.1. Überwachtes Modell
3.9.2. Methoden
3.9.3. Klassifizierung mit überwachten Modellen

3.10. Tools und bewährte Verfahren

3.10.1. Bewährte Praktiken für einen Datenwissenschaftler
3.10.2. Das beste Modell
3.10.3. Nützliche Tools

Modul 4. Data Mining. Auswahl, Vorverarbeitung und Transformation

4.1. Statistische Inferenz

4.1.1. Deskriptive Statistik vs. statistische Inferenz
4.1.2. Parametrische Verfahren
4.1.3. Nicht-parametrische Verfahren

4.2. Explorative Analyse

4.2.1. Deskriptive Analyse
4.2.2. Visualisierung
4.2.3. Vorbereitung der Daten

4.3. Vorbereitung der Daten

4.3.1. Datenintegration und -bereinigung
4.3.2. Normalisierung der Daten
4.3.3. Attribute umwandeln

4.4. Verlorene Werte

4.4.1. Umgang mit verlorenen Werten
4.4.2. Maximum-Likelihood-Imputationsmethoden
4.4.3. Imputation verlorener Werte durch maschinelles Lernen

4.5. Datenrauschen

4.5.1. Lärmklassen und Attribute
4.5.2. Rauschfilterung
4.5.3. Rauscheffekt

4.6. Der Fluch der Dimensionalität

4.6.1. Oversampling
4.6.2. Undersampling
4.6.3. Multidimensionale Datenreduktion

4.7. Kontinuierliche zu diskreten Attributen

4.7.1. Kontinuierliche versus diskrete Daten
4.7.2. Prozess der Diskretisierung

4.8. Daten

4.8.1. Datenauswahl
4.8.2. Perspektiven und Auswahlkriterien
4.8.3. Methoden der Auswahl

4.9. Auswahl der Instanzen

4.9.1. Methoden für die Instanzauswahl
4.9.2. Auswahl der Prototypen
4.9.3. Erweiterte Methoden für die Instanzauswahl

4.10. Vorverarbeitung von Daten in Big Data-Umgebungen

Modul 5. Algorithmik und Komplexität in der künstlichen Intelligenz

5.1. Einführung in Algorithmus-Design-Strategien

5.1.1. Rekursion
5.1.2. Aufteilen und erobern
5.1.3. Andere Strategien

5.2. Effizienz und Analyse von Algorithmen

5.2.1. Maßnahmen zur Steigerung der Effizienz
5.2.2. Messung der Eingabegröße
5.2.3. Messung der Ausführungszeit
5.2.4. Schlimmster, bester und durchschnittlicher Fall
5.2.5. Asymptotische Notation
5.2.6. Kriterien für die mathematische Analyse von nicht-rekursiven Algorithmen
5.2.7. Mathematische Analyse von rekursiven Algorithmen
5.2.8. Empirische Analyse von Algorithmen

5.3. Sortieralgorithmen

5.3.1. Konzept der Sortierung
5.3.2. Blase sortieren
5.3.3. Sortieren nach Auswahl
5.3.4. Reihenfolge der Insertion
5.3.5. Sortierung zusammenführen (Merge_Sort)
5.3.6. Schnelle Sortierung (Quick_Sort)

5.4. Algorithmen mit Bäumen

5.4.1. Konzept des Baumes
5.4.2. Binäre Bäume
5.4.3. Baumpfade
5.4.4. Ausdrücke darstellen
5.4.5. Geordnete binäre Bäume
5.4.6. Ausgeglichene binäre Bäume

5.5. Algorithmen mit Heaps

5.5.1. Heaps
5.5.2. Der Heapsort-Algorithmus
5.5.3. Prioritätswarteschlangen

5.6. Graph-Algorithmen

5.6.1. Vertretung
5.6.2. Lauf in Breite
5.6.3. Lauf in Tiefe
5.6.4. Topologische Anordnung

5.7. Greedy-Algorithmen

5.7.1. Die Greedy-Strategie
5.7.2. Elemente der Greedy-Strategie
5.7.3. Währungsumtausch
5.7.4. Das Problem des Reisenden
5.7.5. Problem mit dem Rucksack

5.8. Minimale Pfadsuche

5.8.1. Das Problem des minimalen Pfades
5.8.2. Negative Bögen und Zyklen
5.8.3. Dijkstra-Algorithmus

5.9. Greedy-Algorithmen auf Graphen

5.9.1. Der minimal aufspannende Baum
5.9.2. Algorithmus von Prim
5.9.3. Algorithmus von Kruskal
5.9.4. Komplexitätsanalyse

5.10. Backtracking

5.10.1. Das Backtracking
5.10.2. Alternative Techniken

Modul 6. Intelligente Systeme

6.1. Agententheorie

6.1.1. Geschichte des Konzepts
6.1.2. Definition von Agent
6.1.3. Agenten in der künstlichen Intelligenz
6.1.4. Agenten in der Softwareentwicklung

6.2. Agent-Architekturen

6.2.1. Der Denkprozess eines Agenten
6.2.2. Reaktive Wirkstoffe
6.2.3. Deduktive Agenten
6.2.4. Hybride Agenten
6.2.5. Vergleich

6.3. Informationen und Wissen

6.3.1. Unterscheidung zwischen Daten, Informationen und Wissen
6.3.2. Bewertung der Datenqualität
6.3.3. Methoden der Datenerfassung
6.3.4. Methoden der Informationsbeschaffung
6.3.5. Methoden zum Wissenserwerb

6.4. Darstellung von Wissen

6.4.1. Die Bedeutung der Wissensdarstellung
6.4.2. Definition der Wissensrepräsentation durch ihre Rollen
6.4.3. Merkmale einer Wissensrepräsentation

6.5. Ontologien

6.5.1. Einführung in Metadaten
6.5.2. Philosophisches Konzept der Ontologie
6.5.3. Computergestütztes Konzept der Ontologie
6.5.4. Bereichsontologien und Ontologien auf höherer Ebene
6.5.5. Wie erstellt man eine Ontologie?

6.6. Ontologiesprachen und Software für die Erstellung von Ontologien

6.6.1. RDF-Tripel, Turtle und N
6.6.2. RDF-Schema
6.6.3. OWL
6.6.4. SPARQL
6.6.5. Einführung in die verschiedenen Tools für die Erstellung von Ontologien
6.6.6. Installation und Verwendung von Protégé

6.7. Das semantische Web

6.7.1. Der aktuelle Stand und die Zukunft des semantischen Webs
6.7.2. Anwendungen des Semantischen Webs

6.8. Andere Modelle der Wissensdarstellung

6.8.1. Wortschatz
6.8.2. Globale Sicht
6.8.3. Taxonomie
6.8.4. Thesauri
6.8.5. Folksonomien
6.8.6. Vergleich
6.8.7. Mind Map

6.9. Bewertung und Integration von Wissensrepräsentationen

6.9.1. Logik nullter Ordnung
6.9.2. Logik erster Ordnung
6.9.3. Beschreibende Logik
6.9.4. Beziehung zwischen verschiedenen Arten von Logik
6.9.5. Prolog: Programmierung auf Basis der Logik erster Ordnung

6.10. Semantische Reasoner, wissensbasierte Systeme und Expertensysteme

6.10.1. Konzept des Reasoners
6.10.2. Anwendungen eines Reasoners
6.10.3. Wissensbasierte Systeme
6.10.4. MYCIN, Geschichte der Expertensysteme
6.10.5. Elemente und Architektur von Expertensystemen
6.10.6. Erstellung von Expertensystemen

Modul 7. Maschinelles Lernen und Data Mining

7.1. Einführung in die Prozesse der Wissensentdeckung und in die grundlegenden Konzepte des maschinellen Lernens

7.1.1. Schlüsselkonzepte von Prozessen der Wissensentdeckung
7.1.2. Historische Perspektive der Wissensentdeckungsprozesse
7.1.3. Phasen des Wissensentdeckungsprozesses
7.1.4. Techniken, die bei der Wissensentdeckung eingesetzt werden
7.1.5. Merkmale guter Modelle für maschinelles Lernen
7.1.6. Arten von Informationen zum maschinellen Lernen
7.1.7. Grundlegende Lernkonzepte
7.1.8. Grundlegende Konzepte des unüberwachten Lernens

7.2. Datenexploration und Vorverarbeitung

7.2.1. Datenverarbeitung
7.2.2. Datenverarbeitung im Datenanalysefluss
7.2.3. Datentypen
7.2.4. Datenumwandlung
7.2.5. Anzeige und Untersuchung von kontinuierlichen Variablen
7.2.6. Anzeige und Erkundung kategorialer Variablen
7.2.7. Korrelation Maßnahmen
7.2.8. Die häufigsten grafischen Darstellungen
7.2.9. Einführung in die multivariate Analyse und Dimensionsreduktion

7.3. Entscheidungsbaum

7.3.1. ID-Algorithmus
7.3.2. Algorithmus C
7.3.3. Übertraining und Beschneidung
7.3.4. Analyse der Ergebnisse

7.4. Bewertung von Klassifikatoren

7.4.1. Konfusionsmatrizen
7.4.2. Numerische Bewertungsmatrizen
7.4.3. Kappa-Statistik
7.4.4. Die ROC-Kurve

7.5. Klassifizierungsregeln

7.5.1. Maßnahmen zur Bewertung von Regeln
7.5.2. Einführung in die grafische Darstellung
7.5.3. Sequentieller Überlagerungsalgorithmus

7.6. Neuronale Netze

7.6.1. Grundlegende Konzepte
7.6.2. Einfache neuronale Netze
7.6.3. Backpropagation-Algorithmus
7.6.4. Einführung in rekurrente neuronale Netze

7.7. Bayessche Methoden

7.7.1. Grundlegende Konzepte der Wahrscheinlichkeit
7.7.2. Bayes-Theorem
7.7.3. Naive Bayes
7.7.4. Einführung in Bayessche Netzwerke

7.8. Regressions- und kontinuierliche Antwortmodelle

7.8.1. Einfache lineare Regression
7.8.2. Multiple lineare Regression
7.8.3. Logistische Regression
7.8.4. Regressionsbäume
7.8.5. Einführung in Support Vector Machines (SVM)
7.8.6. Maße für die Anpassungsgüte

7.9. Clustering

7.9.1. Grundlegende Konzepte
7.9.2. Hierarchisches Clustering
7.9.3. Probabilistische Methoden
7.9.4. EM-Algorithmus
7.9.5. B-Cubed-Methode
7.9.6. Implizite Methoden

7.10. Text Mining und natürliche Sprachverarbeitung (NLP)

7.10.1. Grundlegende Konzepte
7.10.2. Erstellung eines Korpus
7.10.3. Deskriptive Analyse
7.10.4. Einführung in die Stimmungsanalyse

Modul 8. Neuronale Netze, die Grundlage von Deep Learning

8.1. Tiefes Lernen

8.1.1. Arten von tiefem Lernen
8.1.2. Anwendungen von tiefem Lernen
8.1.3. Vor- und Nachteile von tiefem Lernen

8.2. Operationen

8.2.1. Addition
8.2.2. Produkt
8.2.3. Transfer

8.3. Ebenen

8.3.1. Eingangsebene
8.3.2. Ausgeblendete Ebene
8.3.3. Ausgangsebene

8.4. Schichtenverbund und Operationen

8.4.1. Design-Architekturen
8.4.2. Verbindung zwischen Ebenen
8.4.3. Vorwärtsausbreitung

8.5. Aufbau des ersten neuronalen Netzes

8.5.1. Entwurf des Netzes
8.5.2. Festlegen der Gewichte
8.5.3. Training des Netzes

8.6. Trainer und Optimierer

8.6.1. Auswahl des Optimierers
8.6.2. Festlegen einer Verlustfunktion
8.6.3. Festlegung einer Metrik

8.7. Anwendung der Prinzipien des neuronalen Netzes

8.7.1. Aktivierungsfunktionen
8.7.2. Rückwärtsausbreitung
8.7.3. Einstellung der Parameter

8.8. Von biologischen zu künstlichen Neuronen

8.8.1. Funktionsweise eines biologischen Neurons
8.8.2. Wissensübertragung auf künstliche Neuronen
8.8.3. Herstellung von Beziehungen zwischen den beiden

8.9. Implementierung von MLP (Multilayer Perceptron) mit Keras

8.9.1. Definition der Netzstruktur
8.9.2. Modell-Kompilierung
8.9.3. Modell-Training

8.10. Fine Tuning der Hyperparameter von neuronalen Netzen

8.10.1. Auswahl der Aktivierungsfunktion
8.10.2. Einstellung der Learning Rate
8.10.3. Einstellung der Gewichte

Modul 9. Training Tiefer Neuronaler Netze

9.1. Gradienten-Probleme

9.1.1. Techniken der Gradientenoptimierung
9.1.2. Stochastische Gradienten
9.1.3. Techniken zur Initialisierung der Gewichte

9.2. Wiederverwendung von vortrainierten Schichten

9.2.1. Transfer Learning Training
9.2.2. Merkmalsextraktion
9.2.3. Tiefes Lernen

9.3. Optimierer

9.3.1. Stochastische Gradientenabstiegs-Optimierer
9.3.2. Adam- und RMSprop-Optimierer
9.3.3. Moment-Optimierer

9.4. Planen der Lernrate

9.4.1. Automatische Steuerung der Lernrate
9.4.2. Lernzyklen
9.4.3. Bedingungen für die Glättung

9.5. Überanpassung

9.5.1. Kreuzvalidierung
9.5.2. Regulierung
9.5.3. Bewertungsmetriken

9.6. Praktische Leitlinien

9.6.1. Entwurf des Modells
9.6.2. Auswahl der Metriken und Bewertungsparameter
9.6.3. Testen von Hypothesen

9.7. Transfer Learning

9.7.1. Transfer Learning Training
9.7.2. Merkmalsextraktion
9.7.3. Tiefes Lernen

9.8. Data Augmentation

9.8.1. Bildtransformationen
9.8.2. Generierung synthetischer Daten
9.8.3. Textumwandlung

9.9. Praktische Anwendung von Transfer Learning

9.9.1. Transfer Learning Training
9.9.2. Merkmalsextraktion
9.9.3. Tiefes Lernen

9.10. Regulierung

9.10.1. L und L
9.10.2. Maximale Entropie-Regularisierung
9.10.3. Dropout

Modul 10. Anpassung von Modellen und Training mit TensorFlow

10.1. TensorFlow

10.1.1. Verwendung der TensorFlow-Bibliothek
10.1.2. Training von Modellen mit TensorFlow
10.1.3. Operationen mit Graphen in TensorFlow

10.2. TensorFlow und NumPy

10.2.1. NumPy-Berechnungsumgebung für TensorFlow
10.2.2. Verwendung von NumPy-Arrays mit TensorFlow
10.2.3. NumPy-Operationen für TensorFlow-Graphen

10.3. Anpassung von Modellen und Trainingsalgorithmen

10.3.1. Erstellen von benutzerdefinierten Modellen mit TensorFlow
10.3.2. Verwaltung von Trainingsparametern
10.3.3. Verwendung von Optimierungstechniken für das Training

10.4. TensorFlow Funktionen und Graphen

10.4.1. Funktionen mit TensorFlow
10.4.2. Verwendung von Graphen für das Modelltraining
10.4.3. Optimieren von Graphen mit TensorFlow-Operationen

10.5. Laden und Vorverarbeiten von Daten mit TensorFlow

10.5.1. Laden von Datensätzen mit TensorFlow
10.5.2. Vorverarbeiten von Daten mit TensorFlow
10.5.3. Verwendung von TensorFlow-Tools zur Datenmanipulation

10.6. Die tfdata-API

10.6.1. Verwendung der tfdata-API für die Datenverarbeitung
10.6.2. Konstruktion von Datenströmen mit tfdata
10.6.3. Verwendung der tfdata-API für das Modelltraining

10.7. Das TFRecord-Format

10.7.1. Verwendung der TFRecord-API für die Datenserialisierung
10.7.2. Laden von TFRecord-Dateien mit TensorFlow
10.7.3. Verwendung von TFRecord-Dateien für das Modelltraining

10.8. Keras Vorverarbeitungsschichten

10.8.1. Verwendung der Keras-API für die Vorverarbeitung
10.8.2. Aufbau von Keras-Vorverarbeitungs-Pipelines
10.8.3. Verwendung der Keras Preprocessing-API für das Modelltraining

10.9. Das Projekt TensorFlow Datasets

10.9.1. Verwendung von TensorFlow Datasets zum Laden von Daten
10.9.2. Vorverarbeitung von Daten mit TensorFlow Datasets
10.9.3. Verwendung von TensorFlow Datasets für das Modelltraining

10.10. Erstellen einer Deep Learning-Anwendung mit TensorFlow

10.10.1. Praktische Anwendung
10.10.2. Erstellen einer Deep Learning-Anwendung mit TensorFlow
10.10.3. Trainieren eines Modells mit TensorFlow
10.10.4. Verwendung der Anwendung für die Vorhersage von Ergebnissen

Modul 11. Deep Computer Vision mit Convolutional Neural Networks

11.1. Die Visual Cortex-Architektur

11.1.1. Funktionen des visuellen Kortex
11.1.2. Theorien des rechnergestützten Sehens
11.1.3. Modelle der Bildverarbeitung

11.2. Faltungsschichten

11.2.1. Wiederverwendung von Gewichten bei der Faltung
11.2.2. Faltung D
11.2.3. Aktivierungsfunktionen

11.3. Gruppierungsschichten und Implementierung von Gruppierungsschichten mit Keras

11.3.1. Pooling und Striding
11.3.2. Flattening
11.3.3. Arten des Pooling

11.4. CNN-Architektur

11.4.1. VGG-Architektur
11.4.2. AlexNet Architektur
11.4.3. ResNet-Architektur

11.5. Implementierung eines ResNet CNN mit Keras

11.5.1. Initialisierung der Gewichte
11.5.2. Definition der Eingabeschicht
11.5.3. Definition der Ausgabe

11.6. Verwendung von vortrainierten Keras-Modellen

11.6.1. Merkmale der vortrainierten Modelle
11.6.2. Verwendung von vortrainierten Modellen
11.6.3. Vorteile von vortrainierten Modellen

11.7. Vortrainierte Modelle für das Transferlernen

11.7.1. Transferlernen
11.7.2. Prozess des Transferlernens
11.7.3. Vorteile des Transferlernens

11.8. Klassifizierung und Lokalisierung in Deep Computer Vision

11.8.1. Klassifizierung von Bildern
11.8.2. Objekte in Bildern lokalisieren
11.8.3. Erkennung von Objekten

11.9. Objekterkennung und Objektverfolgung

11.9.1. Methoden zur Objekterkennung
11.9.2. Algorithmen zur Objektverfolgung
11.9.3. Verfolgungs- und Lokalisierungstechniken

11.10. Semantische Segmentierung

11.10.1. Deep Learning für semantische Segmentierung
11.10.1. Kantenerkennung
11.10.1. Regelbasierte Segmentierungsmethoden

Modul 12. Natürliche Sprachverarbeitung (NLP) mit rekurrenten neuronalen Netzen (RNN) und Aufmerksamkeit

12.1. Textgenerierung mit RNN

12.1.1. Training eines RNN für die Texterzeugung
12.1.2. Generierung natürlicher Sprache mit RNN
12.1.3. Anwendungen zur Texterzeugung mit RNN

12.2. Erstellung von Trainingsdatensätzen

12.2.1. Vorbereitung der Daten für das RNN-Training
12.2.2. Speicherung des Trainingsdatensatzes
12.2.3. Bereinigung und Transformation der Daten
12.2.4. Sentiment-Analyse

12.3. Ranking von Meinungen mit RNN

12.3.1. Erkennung von Themen in Kommentaren
12.3.2. Stimmungsanalyse mit Deep Learning-Algorithmen

12.4. Encoder-Decoder-Netz für neuronale maschinelle Übersetzung

12.4.1. Training eines RNN für maschinelle Übersetzung
12.4.2. Verwendung eines Encoder-Decoder-Netzes für die maschinelle Übersetzung
12.4.3. Verbesserung der Genauigkeit der maschinellen Übersetzung mit RNNs

12.5. Aufmerksamkeitsmechanismen

12.5.1. Implementierung von Aufmerksamkeitsmechanismen in NRN
12.5.2. Verwendung von Betreuungsmechanismen zur Verbesserung der Modellgenauigkeit
12.5.3. Vorteile von Betreuungsmechanismen in neuronalen Netzen

12.6. Transformer-Modelle

12.6.1. Verwendung von Transformer-Modellen für die Verarbeitung natürlicher Sprache
12.6.2. Anwendung von Transformer-Modellen für das Sehen
12.6.3. Vorteile von Transformer-Modellen

12.7. Transformers für die Sicht

12.7.1. Verwendung von Transformer für die Sicht
12.7.2. Vorverarbeitung von Bilddaten
12.7.3. Training eines Transformers-Modells für die Sicht

12.8. Hugging Face Transformers-Bibliothek

12.8.1. Verwendung der Hugging Face Transformers-Bibliothek
12.8.2. Anwendung der Hugging Face Transformers-Bibliothek
12.8.3. Vorteile der Hugging Face Transformers-Bibliothek

12.9. Andere Transformer-Bibliotheken. Vergleich

12.9.1. Vergleich zwischen den verschiedenen  Transformer-Bibliotheken
12.9.2. Verwendung der anderen Transformer-Bibliotheken
12.9.3. Vorteile der anderen Transformer-Bibliotheken

12.10. Entwicklung einer NLP-Anwendung mit RNN und Aufmerksamkeit. Praktische Anwendung

12.10.1. Entwicklung einer Anwendung zur Verarbeitung natürlicher Sprache mit RNN und Aufmerksamkeit
12.10.2. Verwendung von RNN, Aufmerksamkeitsmechanismen und Transformer-Modellen in der Anwendung
12.10.3. Bewertung der praktischen Umsetzung

Modul 13. Autoencoder, GANs und Diffusionsmodelle

13.1. Effiziente Datendarstellungen

13.1.1. Reduzierung der Dimensionalität
13.1.2. Tiefes Lernen
13.1.3. Kompakte Repräsentationen

13.2. Realisierung von PCA mit einem unvollständigen linearen automatischen Kodierer

13.2.1. Trainingsprozess
13.2.2. Python-Implementierung
13.2.3. Verwendung von Testdaten

13.3. Gestapelte automatische Kodierer

13.3.1. Tiefe neuronale Netze
13.3.2. Konstruktion von Kodierungsarchitekturen
13.3.3. Verwendung der Regularisierung

13.4. Faltungs-Autokodierer

13.4.1. Entwurf eines Faltungsmodells
13.4.2. Training von Faltungsmodellen
13.4.3. Auswertung der Ergebnisse

13.5. Automatische Entrauschung des Encoders

13.5.1. Anwendung von Filtern
13.5.2. Entwurf von Kodierungsmodellen
13.5.3. Anwendung von Regularisierungstechniken

13.6. Automatische Verteilkodierer

13.6.1. Steigerung der Kodierungseffizienz
13.6.2. Minimierung der Anzahl von Parametern
13.6.3. Verwendung von Regularisierungstechniken

13.7. Automatische Variationskodierer

13.7.1. Verwendung der Variationsoptimierung
13.7.2. Unüberwachtes tiefes Lernen
13.7.3. Tiefe latente Repräsentationen

13.8. Modische MNIST-Bilderzeugung

13.8.1. Mustererkennung
13.8.2. Bilderzeugung
13.8.3. Training Tiefer Neuronaler Netze

13.9. Generative Adversarial Networks und Diffusionsmodelle

13.9.1. Bildbasierte Inhaltsgenerierung
13.9.2. Modellierung von Datenverteilungen
13.9.3. Verwendung von Adversarial Networks

13.10. Implementierung der Modelle

13.10.1. Praktische Anwendung
13.10.2. Implementierung der Modelle
13.10.3. Verwendung von realen Daten
13.10.4. Auswertung der Ergebnisse

Modul 14. Bio-inspiriertes Computing

14.1. Einführung in das bio-inspirierte Computing

14.1.1. Einführung in das bio-inspirierte Computing

14.2. Algorithmen zur sozialen Anpassung

14.2.1. Bio-inspiriertes Computing auf der Grundlage von Ameisenkolonien
14.2.2. Varianten von Ameisenkolonie-Algorithmen
14.2.3. Cloud-basiertes Computing auf Partikelebene

14.3. Genetische Algorithmen

14.3.1. Allgemeine Struktur
14.3.2. Implementierungen der wichtigsten Operatoren

14.4. Explorations-Ausbeutungsraum-Strategien für genetische Algorithmen

14.4.1. CHC-Algorithmus
14.4.2. Multimodale Probleme

14.5. Evolutionäre Berechnungsmodelle (I)

14.5.1. Evolutionäre Strategien
14.5.2. Evolutionäre Programmierung
14.5.3. Algorithmen auf der Grundlage der differentiellen Evolution

14.6. Evolutionäre Berechnungsmodelle (II)

14.6.1. Evolutionäre Modelle auf der Grundlage der Schätzung von Verteilungen (EDA)
14.6.2. Genetische Programmierung

14.7. Evolutionäre Programmierung angewandt auf Lernprobleme

14.7.1. Regelbasiertes Lernen
14.7.2. Evolutionäre Methoden bei Instanzauswahlproblemen

14.8. Multi-Objektive Probleme

14.8.1. Konzept der Dominanz
14.8.2. Anwendung evolutionärer Algorithmen auf multikriterielle Probleme

14.9. Neuronale Netze (I)

14.9.1. Einführung in neuronale Netzwerke
14.9.2. Praktisches Beispiel mit neuronalen Netzwerken

14.10. Neuronale Netze

14.10.1. Anwendungsbeispiele für neuronale Netze in der medizinischen Forschung
14.10.2. Anwendungsbeispiele für neuronale Netze in der Wirtschaft
14.10.3. Anwendungsfälle für neuronale Netze in der industriellen Bildverarbeitung

Modul 15. Künstliche Intelligenz: Strategien und Anwendungen

15.1. Finanzdienstleistungen

15.1.1. Die Auswirkungen von Künstlicher Intelligenz (KI) auf Finanzdienstleistungen.  Chancen und Herausforderungen
15.1.2. Anwendungsbeispiele
15.1.3. Potenzielle Risiken im Zusammenhang mit dem Einsatz von KI
15.1.4. Mögliche zukünftige Entwicklungen/Nutzungen von KI

15.2. Auswirkungen von Künstlicher Intelligenz im Gesundheitswesen

15.2.1. Auswirkungen von KI im Gesundheitswesen. Chancen und Herausforderungen
15.2.2. Anwendungsbeispiele

15.3. Risiken im Zusammenhang mit dem Einsatz von KI im Gesundheitswesen

15.3.1. Potenzielle Risiken im Zusammenhang mit dem Einsatz von KI
15.3.2. Mögliche zukünftige Entwicklungen/Nutzungen von KI

15.4. Retail

15.4.1. Auswirkungen von KI im Retail. Chancen und Herausforderungen
15.4.2. Anwendungsbeispiele
15.4.3. Potenzielle Risiken im Zusammenhang mit dem Einsatz von KI
15.4.4. Mögliche zukünftige Entwicklungen/Nutzungen von KI

15.5. Industrie

15.5.1. Auswirkungen von KI in der Industrie. Chancen und Herausforderungen
15.5.2. Anwendungsbeispiele

15.6. Potenzielle Risiken im Zusammenhang mit dem Einsatz von KI in der Industrie

15.6.1. Anwendungsbeispiele
15.6.2. Potenzielle Risiken im Zusammenhang mit dem Einsatz von KI
15.6.3. Mögliche zukünftige Entwicklungen/Nutzungen von KI

15.7. Öffentliche Verwaltung

15.7.1. Auswirkungen von KI in der Öffentlichen Verwaltung. Chancen und Herausforderungen
15.7.2. Anwendungsbeispiele
15.7.3. Potenzielle Risiken im Zusammenhang mit dem Einsatz von KI
15.7.4. Mögliche zukünftige Entwicklungen/Nutzungen von KI

15.8. Bildung

15.8.1. Auswirkungen von KI in der Bildung. Chancen und Herausforderungen
15.8.2. Anwendungsbeispiele
15.8.3. Potenzielle Risiken im Zusammenhang mit dem Einsatz von KI
15.8.4. Mögliche zukünftige Entwicklungen/Nutzungen von KI

15.9. Forst- und Landwirtschaft

15.9.1. Auswirkungen von KI in der Forst- und Landwirtschaft. Chancen und Herausforderungen
15.9.2. Anwendungsbeispiele
15.9.3. Potenzielle Risiken im Zusammenhang mit dem Einsatz von KI
15.9.4. Mögliche zukünftige Entwicklungen/Nutzungen von KI

15.10. Das Personalwesen

15.10.1. Auswirkungen von KI im Personalwesen. Chancen und Herausforderungen
15.10.2. Anwendungsbeispiele
15.10.3. Potenzielle Risiken im Zusammenhang mit dem Einsatz von KI
15.10.4. Mögliche zukünftige Entwicklungen/Nutzungen von KI

Modul 16. Praktische Anwendungen künstlicher Intelligenz im Design 

16.1. Automatische Generierung von Bildern im Grafikdesign 

16.1.1. Grundlegende Konzepte der Bilderzeugung 
16.1.2. Tools und Frameworks für die automatische Grafikerzeugung 
16.1.3. Soziale und kulturelle Auswirkungen des generativen Designs 
16.1.4. Aktuelle Trends auf diesem Gebiet und zukünftige Entwicklungen und Anwendungen 

16.2. Dynamische Personalisierung von Benutzeroberflächen durch KI 

16.2.1. Grundsätze der UI/UX-Personalisierung 
16.2.2. Empfehlungsalgorithmen in der Schnittstellenpersonalisierung 
16.2.3. Benutzererfahrung und kontinuierliches Feedback 
16.2.4. Praktische Umsetzung in realen Anwendungen 

16.3. Generatives Design: Anwendbarkeit in Industrie und Kunst 

16.3.1. Grundlagen des generativen Designs 
16.3.2. Generatives Design in der Industrie 
16.3.3. Generatives Design in der zeitgenössischen Kunst 
16.3.4. Herausforderungen und zukünftige Entwicklungen im generativen Design 

16.4. Automatische Erstellung von redaktionellen Layouts mit Algorithmen 

16.4.1. Prinzipien des automatischen redaktionellen Layouts 
16.4.2. Algorithmen zur Inhaltsverteilung 
16.4.3. Optimierung von Räumen und Proportionen im Editorial Design 
16.4.4. Automatisierung des Überarbeitungs- und Anpassungsprozesses 

16.5. Prozedurale Generierung von Inhalten in Videospielen 

16.5.1. Einführung in die prozedurale Generierung in Videospielen 
16.5.2. Algorithmen für die automatische Erstellung von Levels und Umgebungen 
16.5.3. Prozedurales Storytelling und Verzweigungen in Videospielen 
16.5.4. Auswirkungen der prozeduralen Generierung auf das Spielerlebnis 

16.6. Mustererkennung in Logos mit Machine Learning 

16.6.1. Grundlagen der Mustererkennung im Grafikdesign 
16.6.2. Implementierung von Machine Learning-Modellen zur Logoidentifikation 
16.6.3. Praktische Anwendungen im Grafikdesign 
16.6.4. Rechtliche und ethische Überlegungen bei der Logoerkennung 

16.7. Optimierung von Farben und Kompositionen mit KI 

16.7.1. Farbpsychologie und visuelle Komposition 
16.7.2. Algorithmen zur Farboptimierung im Grafikdesign 
16.7.3. Automatische Komposition von visuellen Elementen 
16.7.4. Bewertung der Auswirkungen der automatischen Optimierung auf die Wahrnehmung der Benutzer 

16.8. Prädiktive Analyse visueller Trends im Design 

16.8.1. Datenerhebung und aktuelle Trends 
16.8.2. Machine Learning-Modelle zur Trendvorhersage 
16.8.3. Umsetzung proaktiver Gestaltungsstrategien 
16.8.4. Grundsätze für die Nutzung von Daten und Vorhersagen im Design 

16.9. KI-unterstützte Zusammenarbeit in Design-Teams 

16.9.1. Mensch-KI-Zusammenarbeit in Designprojekten 
16.9.2. Plattformen und Werkzeuge für KI-gestützte Zusammenarbeit 
16.9.3. Bewährte Praktiken bei der Integration von KI-gestützten Technologien 
16.9.4. Zukunftsperspektiven für die Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI im Design 

16.10. Strategien für die erfolgreiche Einbindung von KI in das Design 

16.10.1. Identifizierung von KI-lösbarem Designbedarf 
16.10.2. Bewertung der verfügbaren Plattformen und Werkzeuge 
16.10.3. Effektive Integration in Designprojekte 
16.10.4. Kontinuierliche Optimierung und Anpassungsfähigkeit 

Modul 17. Design-Benutzer-Interaktion und KI 

17.1. Kontextbezogene Vorschläge fur das auf das Verhalten basierende Design 

17.1.1. Verständnis des Benutzerverhaltens im Design 
17.1.2. KI-basierte kontextuelle Vorschlagssysteme 
17.1.3. Strategien zur Sicherstellung von Transparenz und Nutzerzustimmung 
17.1.4. Trends und mögliche Verbesserungen bei der verhaltensorientierten Personalisierung 

17.2. Prädiktive Analyse von Benutzerinteraktionen 

17.2.1. Bedeutung der prädiktiven Analytik bei Benutzerinteraktionen 
17.2.2. Machine Learning-Modelle zur Vorhersage des Nutzerverhaltens 
17.2.3. Integration von prädiktiver Analytik in die Gestaltung von Benutzeroberflächen 
17.2.4. Herausforderungen und Dilemmas in der prädiktiven Analytik 

17.3. Adaptives Design für verschiedene Geräte mit KI 

17.3.1. Grundsätze des adaptiven Designs von Geräten 
17.3.2. Algorithmen zur Inhaltsanpassung 
17.3.3. Schnittstellenoptimierung für mobile und Desktop-Erlebnisse 
17.3.4. Zukünftige Entwicklungen im adaptiven Design mit neuen Technologien 

17.4. Automatische Generierung von Charakteren und Feinden in Videospielen 

17.4.1. Der Bedarf an automatischer Generierung in der Videospielentwicklung 
17.4.2. Algorithmen zur Charakter- und Feindgenerierung 
17.4.3. Personalisierung und Anpassungsfähigkeit von automatisch generierten Charakteren 
17.4.4. Erfahrungen bei der Entwicklung: Herausforderungen und gelernte Lektionen 

17.5. Verbesserung der KI in Spielcharakteren 

17.5.1. Bedeutung der künstlichen Intelligenz in Videospielcharakteren 
17.5.2. Algorithmen zur Verbesserung des Verhaltens von Charakteren 
17.5.3. Kontinuierliche Anpassung und Lernen der KI in Spielen 
17.5.4. Technische und kreative Herausforderungen bei der Verbesserung der KI von Charakteren 

17.6. Individuelles Design in der Industrie: Herausforderungen und Chancen 

17.6.1. Umgestaltung des Industriedesigns durch Personalisierung 
17.6.2. Ermöglichende Technologien für maßgeschneidertes Design 
17.6.3. Herausforderungen bei der Umsetzung von personalisiertem Design in großem Maßstab 
17.6.4. Chancen für Innovation und Wettbewerbsdifferenzierung 

17.7. Design für Nachhaltigkeit durch KI 

17.7.1. Lebenszyklusanalyse und Rückverfolgbarkeit mit künstlicher Intelligenz 
17.7.2. Optimierung von wiederverwertbaren Materialien 
17.7.3. Verbesserung von nachhaltigen Prozessen 
17.7.4. Entwicklung von praktischen Strategien und Projekten 

17.8. Integration von virtuellen Assistenten in Designschnittstellen 

17.8.1. Rolle der virtuellen Assistenten im interaktiven Design 
17.8.2. Entwicklung spezialisierter virtueller Assistenten für das Design 
17.8.3. Natürliche Interaktion mit virtuellen Assistenten in Designprojekten 
17.8.4. Herausforderungen bei der Implementierung und kontinuierliche Verbesserung 

17.9. Kontinuierliche Analyse der Nutzererfahrung zur Verbesserung 

17.9.1. Kontinuierlicher Verbesserungszyklus im Interaktionsdesign 
17.9.2. Werkzeuge und Metriken für die kontinuierliche Analyse 
17.9.3. Iteration und Anpassung in der Benutzererfahrung 
17.9.4. Gewährleistung von Datenschutz und Transparenz beim Umgang mit sensiblen Daten 

17.10. Anwendung von KI-Techniken zur Verbesserung der Benutzerfreundlichkeit 

17.10.1. Überschneidung von KI und Benutzerfreundlichkeit 
17.10.2. Benutzererfahrung und Stimmungsanalyse (UX) 
17.10.3. Dynamische Schnittstellenpersonalisierung 
17.10.4. Workflow- und Navigationsoptimierung 

Modul 18. Innovation in Design- und KI-Prozessen 

18.1. Optimierung von Fertigungsprozessen mit KI-Simulationen 

18.1.1. Einführung in die Optimierung von Fertigungsprozessen 
18.1.2. KI-Simulationen zur Produktionsoptimierung 
18.1.3. Technische und betriebliche Herausforderungen bei der Implementierung von KI-Simulationen 
18.1.4. Zukunftsperspektiven: Fortschritte bei der Prozessoptimierung mit KI 

18.2. Erstellung von virtuellen Prototypen: Herausforderungen und Vorteile 

18.2.1. Bedeutung von virtuellem Prototyping im Design 
18.2.2. Werkzeuge und Technologien für das virtuelle Prototyping 
18.2.3. Herausforderungen beim virtuellen Prototyping und Strategien zur Bewältigung 
18.2.4. Auswirkungen auf Designinnovation und Agilität 

18.3. Generatives Design: Anwendungen in der Industrie und in der künstlerischen Kreation 

18.3.1. Architektur und Stadtplanung 
18.3.2. Mode- und Textildesign 
18.3.3. Design von Materialien und Texturen 
18.3.4. Automatisierung im Grafikdesign 

18.4. Material- und Leistungsanalyse mit künstlicher Intelligenz 

18.4.1. Bedeutung der Material- und Leistungsanalyse im Design 
18.4.2. Algorithmen der künstlichen Intelligenz für die Materialanalyse 
18.4.3. Auswirkungen auf Design-Effizienz und Nachhaltigkeit 
18.4.4. Herausforderungen bei der Implementierung und zukünftige Anwendungen 

18.5. Mass Customization in der industriellen Produktion 

18.5.1. Umgestaltung der Produktion durch Mass Customization 
18.5.2. Grundlegende Technologien für die Mass Customization 
18.5.3. Logistische und größenbedingte Herausforderungen bei der Mass Customization 
18.5.4. Wirtschaftliche Auswirkungen und Innovationsmöglichkeiten 

18.6. Durch künstliche Intelligenz unterstützte Designwerkzeuge 

18.6.1. Design mit Hilfe der GAN-Generation (Generative antagonistische Netzwerke) 
18.6.2. Kollektive Ideengenerierung 
18.6.3. Kontextabhängige Generierung 
18.6.4. Erforschung nichtlinearer kreativer Dimensionen 

18.7. Mensch-Roboter-Kollaborationsdesign in innovativen Projekten 

18.7.1. Integration von Robotern in innovative Designprojekte 
18.7.2. Werkzeuge und Plattformen für die Mensch-Roboter-Kollaboration 
18.7.3. Herausforderungen bei der Integration von Robotern in kreative Projekte 
18.7.4. Zukunftsperspektiven im kollaborativen Design mit neuen Technologien 

18.8. Prädiktive Wartung von Produkten: KI-Ansatz 

18.8.1. Die Bedeutung der vorausschauenden Wartung für die Verlängerung der Produktlebensdauer 
18.8.2. Machine Learning-Modelle für die prädiktive Instandhaltung 
18.8.3. Praktische Umsetzung in verschiedenen Branchen 
18.8.4. Bewertung der Genauigkeit und Wirksamkeit dieser Modelle im industriellen Umfeld 

18.9. Automatische Generierung von Schriftarten und visuellen Stilen 

18.9.1. Grundlagen der automatischen Generierung bei der Schriftgestaltung 
18.9.2. Praktische Anwendungen in Grafikdesign und visueller Kommunikation 
18.9.3. KI-gestütztes kollaboratives Design bei der Erstellung von Schriftbildern 
18.9.4. Erforschung von automatischen Stilen und Trends 

18.10. IoT-Integration für die Produktüberwachung in Echtzeit 

18.10.1. Transformation mit IoT-Integration im Produktdesign 
18.10.2. IoT-Sensoren und -Geräte für die Echtzeitüberwachung 
18.10.3. Datenanalytik und IoT-basierte Entscheidungsfindung  
18.10.4. Herausforderungen bei der Umsetzung und zukünftige Anwendungen des IoT im Design 

Modul 19. Auf Design und KI angewandte Technologien  

19.1. Integration von virtuellen Assistenten in Designschnittstellen 

19.1.1. Rolle der virtuellen Assistenten im interaktiven Design 
19.1.2. Entwicklung spezialisierter virtueller Assistenten für das Design 
19.1.3. Natürliche Interaktion mit virtuellen Assistenten in Designprojekten 
19.1.4. Herausforderungen bei der Implementierung und kontinuierliche Verbesserung 

19.2. Automatische Erkennung und Korrektur von Sehfehlern mit KI 

19.2.1. Bedeutung der automatischen Erkennung und Korrektur von Sehfehlern 
19.2.2. Algorithmen und Modelle zur Erkennung von Sehfehlern 
19.2.3. Automatische Korrekturwerkzeuge in der visuellen Gestaltung 
19.2.4. Herausforderungen bei der automatischen Erkennung und Korrektur und Strategien zu deren Bewältigung 

19.3. KI-Tools zur Bewertung der Benutzerfreundlichkeit von Schnittstellendesigns 

19.3.1. Analyse von Interaktionsdaten mit maschinellen Lernmodellen 
19.3.2. Automatisierte Berichterstellung und Empfehlungen 
19.3.3. Virtuelle Benutzersimulationen für Usability-Tests 
19.3.4. Konversationsschnittstelle für Benutzerfeedback 

19.4. Optimierung von Redaktionsabläufen mit Algorithmen 

19.4.1. Bedeutung der Optimierung von Redaktionsabläufen 
19.4.2. Algorithmen zur redaktionellen Automatisierung und Optimierung 
19.4.3. Werkzeuge und Technologien für die redaktionelle Optimierung 
19.4.4. Herausforderungen bei der Umsetzung und kontinuierlichen Verbesserung von Redaktionsabläufen 

19.5. Realistische Simulationen in der Videospielentwicklung 

19.5.1. Bedeutung von realistischen Simulationen in der Videospielindustrie 
19.5.2. Modellierung und Simulation von realistischen Elementen in Videospielen 
19.5.3. Technologien und Werkzeuge für realistische Simulationen in Videospielen 
19.5.4. Technische und kreative Herausforderungen bei realistischen Videospielsimulationen 

19.6. Automatische Generierung von multimedialen Inhalten im Editorial Design 

19.6.1. Transformation mit automatischer Generierung von Multimedia-Inhalten 
19.6.2. Algorithmen und Modelle für die automatische Generierung von Multimedia-Inhalten 
19.6.3. Praktische Anwendungen in Redaktionsprojekten 
19.6.4. Herausforderungen und zukünftige Trends bei der automatischen Generierung von Multimedia-Inhalten 

19.7. Adaptives und prädiktives Design auf der Grundlage von Benutzerdaten 

19.7.1. Die Bedeutung von adaptivem und prädiktivem Design für die Benutzererfahrung 
19.7.2. Sammlung und Analyse von Nutzerdaten für adaptives Design 
19.7.3. Algorithmen für adaptives und prädiktives Design 
19.7.4. Integration von adaptivem Design in Plattformen und Anwendungen 

19.8. Integration von Algorithmen zur Verbesserung der Benutzerfreundlichkeit 

19.8.1. Segmentierung und Verhaltensmuster 
19.8.2. Erkennung von Benutzungsproblemen 
19.8.3. Anpassungsfähigkeit an veränderte Nutzerpräferenzen 
19.8.4. Automatisierte a/b-Tests und Analyse der Ergebnisse 

19.9. Kontinuierliche Analyse der Nutzererfahrung für iterative Verbesserungen 

19.9.1. Bedeutung eines kontinuierlichen Feedbacks für die Entwicklung von Produkten und Dienstleistungen  
19.9.2. Werkzeuge und Metriken für die kontinuierliche Analyse 
19.9.3. Fallstudien, die zeigen, dass durch diesen Ansatz wesentliche Verbesserungen erzielt werden 
19.9.4. Umgang mit sensiblen Daten 

19.10. KI-unterstützte Zusammenarbeit in Redaktionsteams 

19.10.1. Umgestaltung der KI-gestützten Zusammenarbeit in Redaktionsteams 
19.10.2. Werkzeuge und Plattformen für die KI-gestützte Zusammenarbeit 
19.10.3. Entwicklung spezialisierter virtueller Assistenten für die Redaktion  
19.10.4. Herausforderungen bei der Umsetzung und zukünftige Anwendungen von KI-gestützter Zusammenarbeit 

Modul 20. Ethik und Umwelt in Design und KI  

20.1. Umweltauswirkungen im Industriedesign: Ethischer Ansatz 

20.1.1. Umweltbewusstsein im Industriedesign 
20.1.2. Lebenszyklusanalyse und nachhaltiges Design 
20.1.3. Ethische Herausforderungen bei Designentscheidungen mit Auswirkungen auf die Umwelt 
20.1.4. Nachhaltige Innovationen und zukünftige Trends 

20.2. Verbesserung der visuellen Zugänglichkeit im responsiven Grafikdesign 

20.2.1. Visuelle Zugänglichkeit als ethische Priorität im Grafikdesign 
20.2.2. Werkzeuge und Praktiken zur Verbesserung der visuellen Zugänglichkeit 
20.2.3. Ethische Herausforderungen bei der Umsetzung der visuellen Zugänglichkeit 
20.2.4. Berufliche Verantwortung und zukünftige Verbesserungen der visuellen Zugänglichkeit 

20.3. Abfallreduzierung im Designprozess: Nachhaltige Herausforderungen 

20.3.1. Bedeutung der Abfallreduzierung im Design 
20.3.2. Strategien zur Abfallreduzierung in verschiedenen Entwurfsphasen 
20.3.3. Ethische Herausforderungen bei der Umsetzung von Praktiken zur Abfallreduzierung  
20.3.4. Unternehmensverpflichtungen und nachhaltige Zertifizierungen 

20.4. Gefühlsanalyse bei der Erstellung redaktioneller Inhalte: Ethische Überlegungen 

20.4.1. Gefühlsanalyse und Ethik in redaktionellen Inhalten 
20.4.2. Algorithmen für die Gefühlsanalyse und ethische Entscheidungen 
20.4.3. Auswirkungen auf die öffentliche Meinung 
20.4.4. Herausforderungen bei der Stimmungsanalyse und künftige Implikationen 

20.5. Integration von Emotionserkennung für immersive Erlebnisse  

20.5.1. Ethische Aspekte der Integration von Emotionserkennung in immersive Erlebnisse 
20.5.2. Technologien zur Erkennung von Emotionen 
20.5.3. Ethische Herausforderungen bei der Schaffung emotionsbewusster immersiver Erlebnisse 
20.5.4. Zukunftsperspektiven und Ethik in der Entwicklung immersiver Erlebnisse 

20.6. Ethik in der Videospielentwicklung: Implikationen und Entscheidungen 

20.6.1. Ethik und Verantwortung in der Videospielentwicklung 
20.6.2. Inklusion und Vielfalt in Videospielen: Ethische Entscheidungen 
20.6.3. Mikrotransaktionen und ethische Monetarisierung in Videospielen 
20.6.4. Ethische Herausforderungen bei der Entwicklung von Videospielnarrativen und -charakteren 

20.7. Verantwortungsvolles Design: Ethische und ökologische Überlegungen in der Industrie 

20.7.1. Ethischer Ansatz für verantwortungsvolles Design 
20.7.2. Werkzeuge und Methoden für verantwortungsvolles Design 
20.7.3. Ethische und ökologische Herausforderungen in der Designbranche 
20.7.4. Unternehmensverpflichtungen und Zertifizierungen für verantwortungsvolles Design 

20.8. Ethik bei der Integration von KI in Benutzeroberflächen 

20.8.1. Erkundung, wie künstliche Intelligenz in Benutzeroberflächen ethische Herausforderungen aufwirft 
20.8.2. Transparenz und Erklärbarkeit in KI-Systemen in Benutzeroberflächen 
20.8.3. Ethische Herausforderungen bei der Sammlung und Nutzung von Benutzerschnittstellendaten 
20.8.4. Zukunftsperspektiven der Ethik von KI-Benutzerschnittstellen 

20.9. Nachhaltigkeit in der Innovation von Designprozessen 

20.9.1. Anerkennung der Bedeutung von Nachhaltigkeit in der Designprozess-Innovation 
20.9.2. Entwicklung von nachhaltigen Prozessen und ethischer Entscheidungsfindung 
20.9.3. Ethische Herausforderungen bei der Einführung innovativer Technologien 
20.9.4. Unternehmensverpflichtungen und Nachhaltigkeitszertifizierungen in Design-Prozessen 

20.10. Ethische Aspekte bei der Anwendung von Technologien im Design 

20.10.1. Ethische Entscheidungen bei der Auswahl und Anwendung von Designtechnologien 
20.10.2. Ethische Aspekte bei der Gestaltung von Benutzererfahrungen mit fortgeschrittenen Technologien 
20.10.3. Überschneidungen von Ethik und Technologien im Design 
20.10.4. Aufkommende Trends und die Rolle der Ethik in der zukünftigen Ausrichtung des Designs mit fortgeschrittenen Technologien  

Tauchen Sie ein in ein umfassendes und fortschrittliches Programm, das hochqualifizierte Fachleute für die Anwendung von künstlicher Intelligenz im Bereich Design hervorbringt"