Künstliche Intelligenz (KI) / artificial intelligence (AI bzw. A. I.)

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Künstliche Intelligenz (KI) / artificial intelligence (AI bzw. A. I.)-Kurs/Schulung

Künstliche Intelligenz (KI), auch artifizielle Intelligenz (AI bzw. A. I.), englisch artificial intelligence (AI bzw. A. I.) versucht menschliche Intelligenz mithilfe von Hardware- und Softwarelösungen zu replizieren. Es basiert auf Reverse Engineering. Beispielsweise werden künstliche neuronale Netze nach der Funktionsweise des menschlichen Gehirns modelliert. Neben neuronalen Netzen gibt es in den Neurowissenschaften viele andere Modelle, mit denen reale Probleme mithilfe von KI gelöst werden können. Zu den Unternehmen, von denen bekannt ist, dass sie KI in ihren Bereichen einsetzen, gehören Google mit Google Translate, Apple mit Face ID, Amazon mit seinen Alexa-Produkten und sogar Uber und Tesla, die noch am Bau selbstfahrender Autos arbeiten.

Auf der anderen Seite ist maschinelles Lernen (ML) ein Begriff, der oft mit KI verwechselt wird. Dieser stammt aber aus den 1950er Jahren und ist genau genommen ein Teilgebiet der Künstliche Intelligenz.

KI und ML haben der DataScience geholfen, die Explosion von BigData zu nutzen, da immer mehr Daten pro Sekunde erstellt werden und eine solche Datenflut ein automatisches extrahieren der essentiellen Daten notwendig macht.

Diese Themen zur Künstliche Intelligenz (KI) schulen wir mit projekterfahrenen Trainern entweder in offenen Kursen oder sie fragen uns nach Individualschulung (Firmenschulung), bei der wir die Inhalte mit Ihnen vorab besprechen und anpassen können.


Disziplinen in der KI

  • Robotik : Objekte im Raum bewegen
  • Algorithmus-Theorie : Effiziente Algorithmen konstruieren
  • Statistik : Um nützliche Ergebnisse abzuleiten, die Zukunft vorherzusagen und die Vergangenheit zu analysieren
  • Informatik oder Computerprogrammierung : Um unsere Softwarelösungen in die Praxis umzusetzen
  • Mathematik : Komplexe mathematische Operationen ausführen
  • Steuerungstheorie : Erstellung von Feed-Forward- und Feedback-Systemen
  • Informationstheorie : Zum Darstellen, Codieren, Decodieren und Komprimieren von Informationen
  • Graphentheorie : Modellierung und Optimierung verschiedener Punkte im Raum und Darstellung von Hierarchien
  • Computergrafik und Bildverarbeitung : Zum Anzeigen und Verarbeiten von Bildern und Filmen

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