Weiterbildung Artificial Intelligence Lab
Weiterbildungszentrum Hochschule der Medien

Zielgruppe: Die Zielgruppe dieses Angebots sind Personen, die bereits über ein grundlegendes Verständnis von Machine Learning (ML) und künstlicher Intelligenz (KI) verfügen und nun ihre Fähigkeiten durch praktische Erfahrung und Experimente in einem praxisorientierten Umfeld weiterentwickeln möchten. Das Modul "AI Lab" bietet diesen Personen die Möglichkeit, moderne KI-Techniken zu erforschen, zu verstehen und in praxisnahen Szenarien umzusetzen.

Voraussetzungen: Für die Teilnahme ist ein abgeschlossenes Hochschulstudium Voraussetzung, das Sie über Ihr Hochschulzeugnis bei der Anmeldung (Upload) nachweisen müssen. Daneben besteht die Möglichkeit, das Modul als Weiterbildung zu absolvieren und es mit einer Teilnahmebescheinigung, jedoch ohne Prüfung und ECTS-Punkte, abzuschließen. Diese Option steht nach interner Prüfung auch Personen offen, die keinen ersten Hochschulabschluss besitzen. Wir empfehlen, um einen gewinnbringenden Wissenstransfer in Ihre berufliche Praxis zu gewährleisten, eine mindestens einjährige Berufserfahrung.

Abschluss: Hochschulzertifikat oder Teilnahmebescheinigung

Termine:

Beschreibung: Kenntnisse in den Bereichen Machine Learning (ML) und künstliche Intelligenz (KI) sind wichtige Fähigkeiten für den Arbeitsmarkt der Zukunft. Dabei ist es wichtig, nicht nur über theoretische Kenntnisse zu verfügen, sondern zudem auch die Kompetenz zu besitzen, diese in der Praxis anzuwenden. Das Modul „AI Lab“ bietet deshalb die Chance, moderne KI-Technik zu verwenden, um Lösungen zu entwickeln und umzusetzen – es ist eine Art Experimentierlabor für KI-basierte Lösungen.

Aus technischer Sicht kann es sich hierbei um vielfältige KI-Lösungen handeln, zum Beispiel aus dem Bereich Large Language Models (LLM), generative AI, Sprach- oder Bilderkennung, Reinforcement Learning, uvm. Auch die Anwendungsbereiche sind variabel wählbar, z.B. Unternehmensanwendungen, Consumer Apps, etc. Durch das Experimentieren mit modernen KI-Lösungen in praxisnahen Anwendungsbereichen sollen die Kursteilnehmenden wichtige Anwendungskompetenzen vermittelt bekommen.

Inhalte: GRUNDLAGEN:

• Grundlagen von KI-basierten Lösungen
• Grundlagen von Machine Learning (ML)
• Cloud Computing

 
TECHNISCHE ASPEKTE

• Konzeption und Umsetzung einer KI-basierten Lösung, von der Hardware bis zur Software
• Training, Validierung und Nutzung von Modellen
• Technisches Deployment in der Cloud und Monitorung der Lösung

 
FACHLICHE UND ORGANISATORISCHE ASPEKTE

• Sammeln von Anforderungen für den Anwendungsfall und Erstellung entsprechender Konzepte
• Beschaffung und Aufbereitung entsprechend geeigneter Daten für den Anwendungsfall
• Risikoeinschätzung der Lösung (aus technischer und ethischer Sicht)

 
SPRACHEN & FRAMEWORKS

• Python
• Bash (Shell)
• Je nach Lösung zudem JavaScript, SQL