In diesem Kurs wird jedem Teilnehmer ein solides KI-Basiswissen vermittelt. In jedem Modul sind praktische Übungen und Beispielen aus der realen Welt enthalten um den Lernprozess zu vertiefen.
Modul 1: Einführung in Künstliche Intelligenz
- 1.1 Definitionen und Grundlagen der KI
- 1.2 Geschichte und Entwicklung der KI
- 1.3 Anwendungsgebiete und Relevanz von KI
Modul 2: Machine Learning Grundlagen
- 2.1 Was ist Machine Learning?
- 2.2 Überwachtes und unüberwachtes Lernen
- 2.3 Datenbeschaffung und Datenbereinigung
Modul 3: Neuronale Netzwerke
- 3.1 Aufbau von Neuronalen Netzwerken
- 3.2 Aktivierungsfunktionen
- 3.3 Backpropagation und Training von Netzwerken
Modul 4: Vertiefte Machine Learning Konzepte
- 4.1 Convolutional Neural Networks (CNNs) für Bildverarbeitung
- 4.2 Recurrent Neural Networks (RNNs) für Sequenzdaten
- 4.3 Transfer Learning und Praxisbeispiele
Modul 5: Natural Language Processing (NLP)
- 5.1 Verarbeitung natürlicher Sprache
- 5.2 Tokenisierung und Textklassifikation
- 5.3 Chatbots und Sentimentanalyse
Modul 6: Ethik und Verantwortung in der KI
- 6.1 Bias und Fairness in KI-Systemen
- 6.2 Datenschutz und Sicherheit
- 6.3 Gesellschaftliche Auswirkungen von KI
Modul 7: Praktische Anwendungen von KI
- 7.1 Fallstudien und Anwendungsbeispiele
- 7.2 Tools und Frameworks für KI-Entwicklung
- 7.3 Projektarbeit und Implementierung von KI-Systemen
Modul 8: Zukunftsausblick und Trends in der KI
- 8.1 Aktuelle Entwicklungen und Forschungsthemen
- 8.2 KI in der Wirtschaft und Industrie
- 8.3 Die Rolle von KI in der Gesellschaft
Modul 9: Abschlussprojekt und Zertifikatsvergabe
- 9.1 Entwicklung eines KI-Projekts
- 9.2 Präsentation und Bewertung
- 9.3 Zertifikatsvergabe
Diese Inhaltsübersicht bildet eine solide Grundlage für einen Kurs über KI-Basiswissen und kann entsprechend den Bedürfnissen der Teilnehmer angepasst und erweitert werden. Jedes Modul kann mit praktischen Übungen und Beispielen aus der realen Welt angereichert werden, um den Lernprozess zu vertiefen.