Präsentation

Die Möglichkeiten von Deep Learning sind grenzenlos. In diesem Programm werden wir die aktuellen Merkmale analysieren, um zukünftige Entwicklungen vorhersagen zu können”

Manchmal ist Machine Learning so weit verbreitet, dass es schwer zu erkennen ist. Das ist bei den Empfehlungssystemen von YouTube oder Netflix der Fall. Bestimmte Daten, die durch die eigene Interaktion des Nutzers auf der Plattform generiert werden, werden genommen, mit denen anderer Nutzer mit ähnlichen Merkmalen verglichen und ein Produkt vorgeschlagen, das a priori für den Nutzer interessant ist. Diese Technik hat ihren Höhepunkt mit TikTok erreicht, wo eine Debatte über den Algorithmus aufgrund seiner hohen Genauigkeit entbrannt ist.

Um das Thema KI von einem objektiven Standpunkt aus anzugehen, wird zunächst erklärt, wie sie funktioniert und wie sie mit Daten umgeht. Außerdem werden Machine Learning und Deep Learning vorgestellt und miteinander verglichen.

Anschließend wird Robotic Process Automation (RPA) definiert, die Automatisierung von Prozessen, die menschliche Handlungen über die Schnittstelle eines Computersystems nachahmen. Natural Language Processing (NLP) untersucht die Interaktion zwischen Computern und menschlicher Sprache.

Im Bereich der künstlichen Intelligenz schließlich geht es um Bilderkennung, die Anwendung neuronaler Netze, ihre Lebenszyklen und die Möglichkeiten neuer Anwendungen, wobei der Schwerpunkt auf der Ethik der Systeme und der Erkennung von Verzerrungen liegt.

Und das alles online, ohne Stundenplan und mit einem Lehrplan, der vom ersten Tag an vollständig verfügbar ist. Alles, was dafür nötig ist, ist ein Gerät mit Internetzugang. Auf diese Weise können sich die Studenten je nach ihren Lebensumständen organisieren, was das Studium erleichtert.

Mit TECH lernen Sie die Unterschiede zwischen überwachtem und unüberwachtem Lernen im Bereich des Machine Learning kennen”

Dieser Universitätskurs in Künstliche Intelligenz in Systemtechnik und Informatik enthält das vollständigste und aktuellste Programm auf dem Markt. Die hervorstechendsten Merkmale sind:

  • Die Entwicklung von Fallstudien, die von Sicherheitsexperten aus der Systemtechnik und der Informatik vorgestellt werden
  • Der anschauliche, schematische und äußerst praxisnahe Inhalt vermittelt alle für die berufliche Praxis unverzichtbaren wissenschaftlichen und praktischen Informationen
  • Er enthält praktische Übungen, in denen der Selbstbewertungsprozess durchgeführt werden kann, um das Lernen zu verbessern
  • Sein besonderer Schwerpunkt liegt auf innovativen Methoden
  • Theoretische Vorträge, Fragen an den Experten, Diskussionsforen zu kontroversen Themen und individuelle Reflexionsarbeit
  • Die Verfügbarkeit des Zugangs zu Inhalten von jedem festen oder tragbaren Gerät mit Internetanschluss

Während des Universitätskurs lernen Sie über die Grundlagen der Robotic Process Automation, einer Prozessautomatisierung, die normalerweise auf die Hilfe-Chats von Webseiten angewendet wird”

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.

In TECH werden Sie mit den Algorithmen arbeiten, die in der Bilderkennung mit künstlicher Intelligenz verwendet werden”

Die Ethik ist eines der größten Hindernisse für den Fortschritt der KI. TECH zeigt die Grenzen auf”

Plan de estudios

La estructura del Universitätskurs en Künstliche Intelligenz in Systemtechnik und Informatik parte de la definición de Inteligencia Artificial. Para introducirse en conceptos más complejos como Machine Learning, Deep Learning, Robotic Process Automation o Natural Language Processing. Profundiza, también, en dos de las principales vertientes de la IA: el reconocimiento de imágenes y las redes neuronales. Por último, se establecen los ciclos de vida y las nuevas aplicaciones de la IA. 

A través de este programa conocerás la gran variedad de aplicaciones que tienen las redes neuronales en la Inteligencia Artificial” 

Módulo 1. Inteligencia Artificial en la Ingeniería de Sistemas e Informática 

1.1. Inteligencia Artificial 

1.1.1. La inteligencia en la ingeniería de sistemas 
1.1.2. La Inteligencia Artificial 
1.1.3. La Inteligencia Artificial. Conceptos avanzados 

1.2. Importancia de los datos 

1.2.1. Ingesta de datos 
1.2.2. Análisis y perfilado 
1.2.3. Refinamiento del dato 

1.3. Machine Learning en la Inteligencia Artificial 

1.3.1. Machine Learning 
1.3.2. Aprendizaje supervisado 
1.3.3. Aprendizaje no supervisado 

1.4. Deep Learning en la Inteligencia Artificial 

1.4.1. Deep Learning vs. Machine Learning 
1.4.2. Redes neuronales 

1.5. Robotic Process Automation (RPA) en la Inteligencia Artificial 

1.5.1. RPA en la Inteligencia Artificial 
1.5.2. Automatización de procesos. Buenas prácticas 
1.5.3. Automatización de procesos. Mejora continua 

1.6. Natural Language Processing (NLP) en la Inteligencia Artificial 

1.6.1. NLP en la Inteligencia Artificial 
1.6.2. NPL aplicado al software 
1.6.3. NLP. Aplicación 

1.7. Reconocimiento de imágenes en la Inteligencia Artificial 

1.7.1. Modelos 
1.7.2. Algoritmos 
1.7.3. Aplicaciones 

1.8. Redes neuronales en la Inteligencia Artificial 

1.8.1. Modelos 
1.8.2. Algoritmos de aprendizaje 
1.8.3. Aplicaciones de redes neuronales en la Inteligencia Artificial 

1.9. Ciclo de vida de modelos de Inteligencia Artificial (AI) 

1.9.1. Desarrollo del modelo de Inteligencia Artificial 
1.9.2. Entrenamiento 
1.9.3. Puesta en producción 

1.10. Nuevas aplicaciones de la Inteligencia Artificial 

1.10.1. Ética en los sistemas de IA 
1.10.2. Detección de sesgos 
1.10.3. Nuevas aplicaciones de Inteligencia Artificial

TECH ha reservado un tema para analizar los sesgos que pueden surgir en el proceso de elaboración de una IA” 

Universitätskurs in Künstliche Intelligenz in Systemtechnik und Informatik

Künstliche Intelligenz (KI) ist ein Bereich der Informatik, der sich mit der Entwicklung von Algorithmen und Computersystemen beschäftigt, die die menschliche Intelligenz nachahmen. Ihr Hauptziel ist es, Maschinen in die Lage zu versetzen, Funktionen auszuführen, die „menschliche" Intelligenz erfordern, wie z. B. Spracherkennung, Entscheidungsfindung, Problemlösung, Wahrnehmung der Umwelt und Lernen.

Im Kontext der Ingenieurwissenschaften und der Informatik hat sich die KI zu einem grundlegenden Werkzeug für den Entwurf, die Entwicklung und die Verbesserung intelligenter und autonomer Systeme entwickelt, die in der Lage sind, ohne menschliches Zutun Entscheidungen zu treffen und Aktionen durchzuführen. KI wird in einer Vielzahl von Bereichen eingesetzt, von der Entwicklung virtueller Assistenten und Chatbots bis hin zur Automatisierung von Fertigungs-, Logistik- und Geschäftsprozessen.

In der Technik ist KI ein wichtiges Werkzeug bei der Entwicklung von autonomen Systemen, wie autonomen Fahrzeugen, Drohnen und Industrierobotern. KI wird eingesetzt, um diese Systeme mit Entscheidungsalgorithmen zu programmieren, die es ihnen ermöglichen, im Raum zu navigieren, Objekte zu identifizieren, Aufgaben auszuführen und ihr Verhalten an veränderte Umweltbedingungen anzupassen.

In der Informatik wird KI bei der Entwicklung von Datenverarbeitungs- und maschinellen Lernsystemen eingesetzt, z. B. bei Online-Produktempfehlungssystemen und Internet-Suchmaschinen. KI wird auch in der Cybersicherheit, der Betrugserkennung und der Identifizierung von Online-Bedrohungen eingesetzt, wobei Datenanalyse, Mustererkennung und maschinelle Lerntechniken zum Einsatz kommen.

KI ist ein sich ständig weiterentwickelnder Bereich, der in den Ingenieurwissenschaften und der Informatik zur Schaffung und Verbesserung intelligenter und autonomer Systeme eingesetzt wird, die in der Lage sind, Entscheidungen zu treffen und Aktionen auszuführen, ohne dass ein menschliches Eingreifen erforderlich ist. KI wird in einer Vielzahl von Bereichen eingesetzt, von der Fertigung und Logistik bis zur Datenverarbeitung und Cybersicherheit.