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Grundlagen der künstlichen Intelligenz (KI)

Kapieren, was läuft – Machine Learning und Co. verstehen

Wir sprechen ganz selbstverständlich mit Alexa und Siri – und sie mit uns. IT-Systeme entscheiden selbstständig über Kredite und Versicherungsanträge. Dies sind nur einige Beispiele, die verdeutlichen, dass uns Künstliche Intelligenz umgibt – zum Teil von uns unbemerkt.
In diesem Seminar erfahren Sie, wie KI-Systeme funktionieren, wie sie entworfen werden und was mit dem Stand der Technik möglich ist (und was nicht). Mithilfe praktischer Übungen erleben Sie hautnah, wie Neuronale Netze, Deep Learning und Mensch-Maschine-Dialoge arbeiten.
In dieser Weiterbildung lernen Sie alle wichtigen Fachbegriffe, Konzepte und deren Bedeutung kennen, ohne überflüssiges Fachkauderwelsch. Anhand intuitiver Übungen begreifen Sie die Prinzipien und Anwendungsgebiete. Es werden dabei keine IT-Kenntnisse vorausgesetzt.
Machen Sie sich fit, um KI zu beherrschen und von ihr zu profitieren. Seien Sie bestens gerüstet – denn Künstliche Intelligenz findet nicht nur in Ihrem privaten Umfeld, sondern auch jetzt schon in Ihrem beruflichen Umfeld statt.
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Nächster Seminartermin

06.10. – 07.10.2022 Details Online
SeminarkennungKIG IBO 9
Seminardauer2 Tage
Seminargebühr1.380,00 €
(inkl. MwSt. 1.642,20 €)

Ihr Nutzen

  • Lernen Sie die grundlegenden Prinzipien der Künstlichen Intelligenz kennen, ohne Buzzword-Bingo
  • Verstehen Sie, wie intelligente Systeme funktionieren, was bereits heute möglich ist und was nicht
  • Auch für Nicht-Techniker verständlich erklärt
  • Reflektieren Sie, wo KI aktuell und künftig in Ihrem beruflichen Alltag eingesetzt wird
  • Beherrschen Sie KI selbst durch abwechslungsreiche Kurzübungen

Zielgruppen

Dieses Seminar richtet sich an alle, die KI begreifen wollen, deren Arbeit sich durch KI verändert oder künftig verändern wird. Der Kurs ist auch für Nicht-Techniker:innen geeignet.

Inhalte

Einführung

  • Künstliche Intelligenz, was ist das?
  • Bestandteile der Künstlichen Intelligenz

Machine Learning

  • Basisaufbau neuronaler Netze
  • Funktionsweise von Lern-Algorithmen verstehen
  • Extraktion relevanter Informationen aus Daten (Feature Engineering)
  • Qualität von Machine-Learning-Lösungen beurteilen
  • Anwendungsbeispiel: KI-basierte Kreditentscheidung

Deep Learning

  • Prinzipien des Deep Learnings kennen
  • Verfahren im Vergleich: Supervised Learning, Unsupervised Learning und Reinforcement Learning
  • Anomalien in Daten automatisch finden (Autoencoders)
  • Marktübersicht: Die wichtigsten Plattformen zu Deep Learning
  • Schwächen aktueller Verfahren und Trends der kommenden Jahre
  • Anwendungsbeispiel: Identifikation von Kunden anhand von Biometrie (Stimme, Gesichtserkennung, Gestik)

Sprache verstehen (Natural Language Understanding)

  • Gesprochene und geschrieben Sprache verstehen
  • Funktionsweise von Sprachassistenten (Alexa, Siri, Google Assistant)
  • Interactive Voice Response: Gängige Verfahren für komplexe Mensch-Maschine-Dialoge
  • Stand der Technik: Einsatz von Deep Learning in Dialogsystemen
  • Anwendungsbeispiel: Abwicklung eines Banking-Service über Sprachassistent

Simulation logischen Denkens und Wissensrepräsentation

  • Wie können Maschinen „logisch denken“?
  • Fach- und Allgemeinwissen in Systemen hinterlegen (Knowledge Representation)
  • Anwendungsbeispiel: Einsatz von Ontologien zur Robotersteuerung
  • Anwendungsbeispiel: Wertpapier-Anlageberatung mit Robo-Advice

Ethische Erwägungen und Ausblick

  • Integration von moralischen und gesellschaftlichen Aspekten in das Systemdesign
  • „Starke KI“: Wann werden Maschinen das Intelligenzniveau von Menschen erreichen?

Weitere Informationen

Wir führen dieses Seminar in Kooperation mit infofeld durch.
» Alle Infos zum Seminar als PDF herunterladen

Trainer

Florian Werner-Jäger - Trainer und Berater
Florian Werner-Jäger
Trainer und Berater
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