Vertiefung Künstliche Intelligenz und Machine Learning
W3DSKI_411 27 Belege-
Lernziel K2 · KI-Methoden und Algorithmen
„Die Studierenden haben sich weiter in die Anwendungsgebiete des Maschinellen Lernens vertieft und kennen weiterführende Verfahren und Methoden des Maschinellen Lernens.“
Das Zitat nennt weiterführende Verfahren und Methoden des Maschinellen Lernens.
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Lernziel K1 · KI als Fachinhalt Niveau: kennen / verstehen
„Sie haben vertiefte Kenntnisse in den wesentlichen Themengebiete der Künstlichen Intelligenz.“
Das Zitat nennt vertiefte Kenntnisse in wesentlichen Themengebieten der Künstlichen Intelligenz.
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Lernziel K2 · KI-Methoden und Algorithmen Niveau: analysieren / bewerten
„Die Studierenden können Methoden des Maschinellen Lernens vergleichen, im Kontext der Künstliche Intelligenz einordnen und einschätzen für welche Themengebiete sie verwendet werden können.“
Im Mittelpunkt stehen der Vergleich, die Einordnung und die Auswahl von Methoden des Maschinellen Lernens.
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Lernziel K2 · KI-Methoden und Algorithmen Niveau: anwenden
„Sie können für verschiedene Anwendungsszenarien geeignete Verfahren des Maschinellen Lernens auswählen und erfolgreich zur Problemlösung in der Praxis einsetzen.“
Das Zitat beschreibt die Auswahl und den praktischen Einsatz geeigneter Verfahren des Maschinellen Lernens.
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Lernziel K1 · KI als Fachinhalt Niveau: kennen / verstehen
„Die Studierenden können die erlernten, tiefgehenden Kenntnisse in Maschinellem Lernen und Künstlicher Intelligenz, sowie die Ergebnisse dieser Verfahren anderen Personen erläutern.“
Das Zitat bezieht sich ausdrücklich auf Kenntnisse in Maschinellem Lernen und Künstlicher Intelligenz.
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Lernziel K1 · KI als Fachinhalt
„Dabei verstehen sie auch den notwendigen Entwicklungsaufwand, die Grenzen und Einschränkungen von Maschinellem Lernen und Künstlicher Intelligenz in der praktischen Anwendung.“
Das Zitat behandelt Grenzen und Einschränkungen von Maschinellem Lernen und Künstlicher Intelligenz.
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Inhalt K1 · KI als Fachinhalt
„Vertiefung Künstliche Intelligenz und Machine Learning“
Das Zitat nennt ausdrücklich Künstliche Intelligenz und Machine Learning als Vertiefungsinhalte.
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Inhalt K1 · KI als Fachinhalt
„Fortgeschrittenes Deep Learning: Tiefe Netze, Transfer Learning, ResNets und Skip-Connections.“
Das Zitat behandelt fortgeschrittenes Deep Learning sowie tiefe Netze, Transfer Learning und ResNets.
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Inhalt K2 · KI-Methoden und Algorithmen
„Komplexe Daten (z. B.: Bild, Text, Audio, Sprache, Zeitreihen), NLP, embeddings, convolutional NNs, transformers“
Das Zitat nennt technische Verfahren und Modelle wie NLP, Embeddings, Convolutional Neural Networks und Transformer.
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Inhalt K2 · KI-Methoden und Algorithmen
„Generative Adversarial Networks“
Generative Adversarial Networks werden als technisches KI-Verfahren genannt.
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Inhalt K2 · KI-Methoden und Algorithmen
„(Variational) Autoencoder“
(Variational) Autoencoder werden als technische KI-Verfahren genannt.
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Inhalt K2 · KI-Methoden und Algorithmen
„Bayesian Neural Networks“
Bayesian Neural Networks werden als technisches Verfahren genannt.
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Inhalt K2 · KI-Methoden und Algorithmen
„Neural Architecture Search“
Neural Architecture Search wird als technisches KI-Verfahren genannt.
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Inhalt K2 · KI-Methoden und Algorithmen
„Tuning von Artifical Intelligence und Machine Learning Algorithmen (Hyperparameter): Problemdarstellung, Benchmarks für Algorithmen, Verfahren zur Parameteroptimierung, statistische Auswertung“
Das Zitat behandelt das Tuning von KI- und ML-Algorithmen sowie Verfahren zur Parameteroptimierung.
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Inhalt K2 · KI-Methoden und Algorithmen
„AutoML z.B. SK-Learn Pipelines“
AutoML und SK-Learn-Pipelines werden als technische Verfahren beziehungsweise Werkzeuge genannt.
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Inhalt K2 · KI-Methoden und Algorithmen
„Deep Reinforcement Learning: Grundlagen, Q-Learning, Policy Gradients, DQN, Actor-Critic“
Das Zitat nennt technische Verfahren des Deep Reinforcement Learning wie Q-Learning, DQN und Actor-Critic.
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Inhalt K1 · KI als Fachinhalt
„Tools (wie TensorBoard, WandB, etc.) sollen zum Einsatz kommen“
Das Zitat nennt Werkzeuge für den Einsatz im Bereich Künstliche Intelligenz und Machine Learning.
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Inhalt K1 · KI als Fachinhalt
„Labor KI und ML:“
Das Zitat bezeichnet ein Labor zu Künstlicher Intelligenz und Machine Learning.
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Inhalt K1 · KI als Fachinhalt
„Realisierung von ausgewählten Themen der Künstlichen Intelligenz und Machine Learning in praxisnahen Szenarien“
Das Zitat nennt die Realisierung ausgewählter Themen der Künstlichen Intelligenz und des Machine Learning.
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Literatur K7 · KI-Literatur
„Burkov, A.: The Hundred-Page Machine Learning Book, Andriy Burkov.“
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Literatur K7 · KI-Literatur
„Chollet, F., Allaire, J.J.: Deep Learning with R, Manning.“
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Literatur K7 · KI-Literatur
„Foster, D.: Generative Deep Learning, O'Reilly.“
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Literatur K7 · KI-Literatur
„Goodfellow, I.: Deep Learning, MIT Press“
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Literatur K7 · KI-Literatur
„Hutter, F.,Kotthoff, L., Vanschoren, J. (Hrsg.): Automated Machine Learning - Methods, Systems, Challenges, Springer.“
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Literatur K7 · KI-Literatur
„Murphy, K.P.: Probabilistic Machine Learning: An Introduction, MIT Press.“
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Literatur K7 · KI-Literatur
„Plaat, A.: Deep Reinforcement Learning, Springer.“
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Literatur K7 · KI-Literatur
„Russel, S., Norvig, P.: Artificial Intelligence. A Modern Approach, Pearson.“