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SUMMARY:Seminar: Praktische Einführung in Künstliche Intelligenz und Machine Learning
DESCRIPTION:Didaktische Vermittlung von KI-Grundlagen und maschinellem Lernen anhand praxisnaher Projekte\nKünstliche Intelligenz bildet den übergeordneten Rahmen für zahlreiche datenbasierte Anwendungen in Technik und Industrie. Das Seminar vermittelt grundlegende Konzepte der Künstlichen Intelligenz mit Schwerpunkt auf maschinellem Lernen. Anhand von Computer-Vision-Projekten wird der vollständige Workflow einer KI-Applikation behandelt – von der Erzeugung geeigneter Datensätze über neuronale Netzwerke bis zur Anwendung und Inferenz in Echtzeit. Der Fokus liegt auf der didaktischen Aufbereitung für den Einsatz in der beruflichen Bildung.\nSeminarziele\nDie Teilnehmenden sind nach dem Seminar in der Lage, …\n\nKünstliche Intelligenz und maschinelles Lernen fachlich voneinander abzugrenzen\ndas Funktionsprinzip des maschinellen Lernens als Teilbereich der KI verständlich zu erklären\nLernende auf die Anwendung und Optimierung von selbstlernenden Algorithmen und künstlichen neuronalen Netzen vorzubereiten\nden vollständigen Workflow einer KI-Applikation strukturiert darzustellen\neinfache KI-Projekte didaktisch aufzubereiten und Lernenden zu vermitteln\nErgebnisse aus Training und Inferenz fachlich einzuordnen\n\nSeminarinhalte\nGrundlagen der Künstlichen Intelligenz\n\nEinordnung von KI, maschinellem Lernen und Computer Vision\nRolle selbstlernender Algorithmen\n\nDidaktischer Einstieg in Machine Learning\n\nEinführung in KI-Prinzipien anhand eines einfachen Beispiels\nSpielerischer Einstieg mit „Schere-Stein-Papier gegen KI“\n\nMaschinelles Lernen und neuronale Netze\n\nAufbau und Funktionsweise künstlicher neuronaler Netze\nAnwendung und Optimierung selbstlernender Algorithmen\nErstellung einfacher eigener Algorithmen\n\nKI-Workflows in der Praxis\n\nErzeugung und Beschaffung von Datensätzen\nModellauswahl und Konfiguration\nAnlernen, Training und Inferenz in Echtzeit\n\nComputer-Vision-Anwendungen\n\nOptische Qualitätsprüfung\nUmsetzung praxisnaher Bildverarbeitungsprojekte\n\nTechnische Umsetzung\n\nEinsatz von Python\nNutzung von TensorFlow\nBildverarbeitung mit OpenCV\n\nZielgruppe\nLehrkräfte und Ausbildende in der beruflichen Bildung mit Schwerpunkt Automatisierungstechnik, Industrie 4.0 oder angrenzenden technischen Fachbereichen.\nVoraussetzungen\n\nGrundverständnis technischer Systeme\nKeine Programmierkenntnisse erforderlich\n\n
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