Grundlagen der Künstlichen Intelligenz
Mit den großen Fortschritten in der Computertechnik während der letzten Jahre haben die rechentechnischen Möglichkeiten enorm zugenommen.
Anwendungen wie Sprach- und Bilderkennung, die Anfang des Jahrtausends noch in den Kinderschuhen steckten und leistungsfähige Rechner benötigten, sind mittlerweile gut funktionierend standardmäßig in Smartphones zu finden.
Ermöglicht werden solche Anwendungen nicht nur durch den reinen technischen Fortschritt, sondern ebenfalls durch die Entwicklungen im Gebiet der künstlichen Intelligenz (KI), deren Methoden die Basis für besagte Anwendungen sind.
Dieses Modul gibt daher eine Einführung in die verschiedenen Methoden und Anwendungen der künstlichen Intelligenz, zeigt deren Möglichkeiten und Grenzen auf und diskutiert, welche Konsequenzen der Einsatz von KI-Methoden nach sich zieht.
Anrechnungsmöglichkeiten
Credit Points dieses Moduls lassen sich in folgenden Studiengängen anrechnen:
Übersicht Weiterbildung
- Themenfelder der künstlichen Intelligenz
- Maschinelles Lernen
- Robotik
- Evolutionäre Algorithmen
- Expertensysteme
- Multiagentensysteme
- Anwendungsmöglichkeiten und Beispiele für Methoden der künstlichen Intelligenz
- Zentrale Algorithmen der künstlichen Intelligenz
- Entscheidungsbäume
- Künstliche neuronale Netze
- Implementierung zentraler Algorithmen der künstlichen Intelligenz mit Hilfe von Python
- Datenvorverarbeitung
- Neuronale Netzwerke mit Keras
- Entscheidungsbäume zur Klassifikation
- Entscheidungsbäume zur Regression
- Hyperparameter-Optimierung
- Grid Search
- Evolutionäre Algorithmen
- Swarm-Intelligence
- Künstliche Intelligenz zur Optimierung
- Ameisenalgorithmen
- Partikel-Schwarm-Verfahren
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