weiterbildung.swiss - Navigation

Das Schweizer Kursportal powered by:
Logo, SVEB - Schweizerischer Verband für Weiterbildung
fr it

Fachkurse Artificial Intelligence - Machine Learning und Intelligent Decision Support and Automation

Beschreibung

Die beiden Fachkurse «Artificial Intelligence - Intelligent Decision Support and Automation» sowie «Artificial Intelligence - Machine Learning» entsprechen den Modulen des CAS Artificial Intelligence/Künstliche Intelligenz und können auch einzeln belegt werden. Die Module bieten einen fundierten Einstieg in die Algorithmen der Künstlichen Intelligenz (KI) und vermitteln grundlegendes Wissen zu allen wichtigen Teilgebieten der KI.

Inhalt

Die Hochschule Luzern – Informatik bietet mit dem CAS Artificial Intelligence/Künstliche Intelligenz einen Zertifikatsabschluss für Fach- und technische Führungskräfte in Entwicklungs- und Forschungsabteilungen von Unternehmen an. Das CAS besteht aus zwei Fachkursen, Transferarbeiten sowie einem Online Examen. 

Bei den fachlichen Inhalten orientieren sich die Fachkurse stark am internationalen Standard-Lehrbuch für die Ausbildung in Künstlicher Intelligenz von Stuart Russell und Peter Norvig: Artificial Intelligence – A Modern Approach. Im Unterricht werden die Inhalte des Lehrbuchs um aktuelle Fragestellungen und Entwicklungen sowie praxisrelevantem Wissen ergänzt. Ein Blick in das Buch kann helfen zu beurteilen, ob die Kurse von den Inhalten her für die Teilnehmenden passend sind: aima.cs.berkeley.edu

Zur Flexibilisierung des Angebots können beide Module, «Artificial Intelligence – Machine Learning» sowie «Artificial Intelligence – Intelligent Decision Support and Automation», auch einzeln als Fachkurse belegt werden. Folgende Fachkurse werden angeboten (voraussichtliche Termine):

Jeder Unterrichtstag umfasst 8 Stunden Präsenzunterricht + 8 Stunden Selbststudium

Introduction
Rational Agents
Modeling search problems
Search Algorithms I
Search Algorithms II
Cognitive Robotics
Game Theory 1: Simultaneous Games
Game Theory 2: Sequential Games
Constraint Programming 1: Models & Algorithms
Constraint Programming 2: Optimization
Ontologies
Uncertainty in AI
Probabilistic Reasoning 1: Markov Chains
Probabilistic Reasoning 2: Bayesian Network Models
Probabilistic Reasoning 3: Bayesian Network Algorithms
AI Safety and Final Discussion

Voraussetzung

Mindestens Bachelorabschluss eines Mathematik-, Informatik-, Naturwissenschaftlichen oder Technischen Studiums an einer Fachhochschule oder Universität.

Die vorausgesetzten Kenntnisse der theoretischen Grundlagen können im Online-Test überprüft werden. 

Theoretische Grundlagen

Vektor-Matrix Algebra (Matrix Multiplikation, Matrix-Vektor Produkt, Skalarprodukt)
Diskrete Wahrscheinlichkeitsrechnung (Bedingte Verteilungen, multivariate Verteilungen, (bedingte) Unabhängigkeit)
Ableitungen und Kettenregel der Analysis
Grundlagen der Aussagen- und Prädikatenlogik

Interessierten, die nicht mindestens 80% der Punkte erreichen, wird empfohlen, die vorausgesetzten Kenntnisse anhand einschlägiger Lehrbücher zu wiederholen und den Test erneut zu absolvieren. 

Für den Teil Machine Learning werden zusätzlich Grundkenntnisse in der Programmierung mit Python vorausgesetzt, wie sie zum Beispiel auf der Webseite learnpython.org vermittelt werden.

Zielgruppe

Der Kurs richtet sich an Fach- und technische Führungskräfte in Entwicklungs- und Forschungsabteilungen von Unternehmen, die ein MINT-Studium auf mindestens Bachelorstufe abgeschlossen haben.

Kursart

Fachkurs

Weitere Informationen

Datum laufend
Kursort Hochschule Luzern - Informatik
Suurstoffi 1
6343 Rotkreuz
+41 41 757 68 11
Lektionen 68x45 min
Preis CHF 4500.-
Weiterbildungsgutscheine akzeptiert Ja
 
Mit Ihrem Besuch auf unserer Website stimmen Sie unserer Datenschutzerklärung und der Verwendung von Cookies zu. Dies erlaubt uns unsere Services weiter für Sie zu verbessern. OK