Diese Studie vermittelt umfassende Fähigkeiten und Kenntnisse zur Entwicklung, Implementierung und Verwaltung intelligenter Systeme. Es bereitet Sie darauf vor, sich den technischen und ethischen Herausforderungen der KI zu stellen und diese Technologien in einer Vielzahl von beruflichen Kontexten anzuwenden, um Innovation und Effizienz in Organisationen zu fördern, und schult den Studenten in: - Grundlagen der KI: Sie lernen die grundlegenden Prinzipien und Theorien der künstlichen Intelligenz kennen, einschließlich der Geschichte, der wichtigsten Methoden und der Schlüsselkonzepte. - Maschinelles Lernen: Sie entwickeln Fähigkeiten in Techniken des maschinellen Lernens wie Regression, Klassifizierung, Clustering und Dimensionsreduktion unter Verwendung von Werkzeugen und Programmiersprachen wie Python und R. - Neuronale Netze und Deep Learning: Sie trainieren den Entwurf und die Implementierung tiefer neuronaler Netze und lernen, komplexe Modelle für Aufgaben wie Bilderkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache und Sequenzanalyse zu erstellen und zu trainieren. - Natural Language Processing (NLP): Sie erwerben Kenntnisse über Techniken und Werkzeuge zur Analyse und Generierung natürlicher Sprache und wenden Modelle für Aufgaben wie maschinelle Übersetzung, Sentimentanalyse und Chatbots an. - Computer Vision: Sie lernen, Computer-Vision-Systeme zu entwerfen und zu entwickeln und dabei an Problemen wie Objekterkennung, Gesichtserkennung und Interpretation von Bildern und Videos zu arbeiten. - Robotik und KI: Sie entwickeln Fähigkeiten zur Anwendung künstlicher Intelligenz in Robotersystemen, einschließlich autonomer Navigation, Objektmanipulation und Mensch-Roboter-Interaktion. - Big Data und KI: Sie werden in der Verwaltung großer Datenmengen und in der Anwendung von Techniken der künstlichen Intelligenz geschult, um wertvolles Wissen zu gewinnen und fundierte Entscheidungen zu treffen. - Ethik und Regulierung in der KI: Sie lernen die ethischen Überlegungen und Vorschriften im Zusammenhang mit der Entwicklung und Implementierung von Systemen der künstlichen Intelligenz kennen, um einen verantwortungsvollen und nachhaltigen Einsatz von Technologie sicherzustellen. - Datentechnik und Vorverarbeitung: Sie lernen, Daten vorzubereiten und zu bereinigen sowie Feature-Engineering-Techniken zu verwenden, um die Leistung von KI-Modellen zu verbessern. - Implementierung und Bereitstellung von KI-Modellen: Sie entwickeln Fähigkeiten in der Implementierung und Bereitstellung von KI-Modellen in Produktionsumgebungen unter Verwendung von KI-Frameworks und -Plattformen wie TensorFlow, PyTorch und AWS. - Forschung im Bereich KI: Sie erlernen Forschungs- und Entwicklungsmethoden im Bereich der künstlichen Intelligenz und tragen durch wissenschaftliche Projekte und Veröffentlichungen zum Wissensfortschritt bei. - KI-Anwendungen in verschiedenen Sektoren: Sie lernen, Techniken der künstlichen Intelligenz in verschiedenen Sektoren wie Gesundheit, Finanzen, Fertigung, Marketing und Sicherheit anzuwenden und Möglichkeiten zur Verbesserung von Prozessen und zur Wertschöpfung zu identifizieren.
