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Modul 1. Grundlagen der künstlichen Intelligenz

1.1. Geschichte der künstlichen Intelligenz 

1.1.1. Ab wann spricht man von künstlicher Intelligenz?
1.1.2. Referenzen im Kino 
1.1.3. Bedeutung der künstlichen Intelligenz 
1.1.4. Technologien, die künstliche Intelligenz ermöglichen und unterstützen 

1.2. Künstliche Intelligenz in Spielen 

1.2.1. Spieltheorie 
1.2.2. Minimax und Alpha-Beta-Beschneidung 
1.2.3. Simulation: Monte Carlo 

1.3. Neuronale Netzwerke 

1.3.1. Biologische Grundlagen 
1.3.2. Berechnungsmodell 
1.3.3. Überwachte und nicht überwachte neuronale Netzwerke 
1.3.4. Einfaches Perzeptron 
1.3.5. Mehrschichtiges Perzeptron 

1.4. Genetische Algorithmen 

1.4.1. Geschichte 
1.4.2. Biologische Grundlage 
1.4.3. Problem-Kodierung 
1.4.4. Erzeugung der Ausgangspopulation 
1.4.5. Hauptalgorithmus und genetische Operatoren 
1.4.6. Bewertung von Personen: Fitness 

1.5. Thesauri, Vokabularien, Taxonomien 

1.5.1. Wortschatz 
1.5.2. Taxonomie 
1.5.3. Thesauri 
1.5.4. Ontologien 
1.5.5. Wissensrepräsentation: Semantisches Web 

1.6. Semantisches Web 

1.6.1. Spezifizierungen: RDF, RDFS und OWL 
1.6.2. Schlussfolgerung/Begründung 
1.6.3. Linked Data 

1.7. Expertensysteme und DSS 

1.7.1. Experten-Systeme 
1.7.2. Systeme zur Entscheidungshilfe 

1.8. Chatbots und virtuelle Assistenten

1.8.1. Arten von Assistenten: sprach- und textbasierte Assistenten
1.8.2. Grundlegende Bestandteile für die Entwicklung eines Assistenten: Intents, Entitäten und Dialogablauf 
1.8.3. Integrationen: Web, Slack, Whatsapp, Facebook 
1.8.4. Wizard-Entwicklungswerkzeuge: Dialog Flow, Watson Assistant

1.9. KI-Implementierungsstrategie 
1.10. Die Zukunft der künstlichen Intelligenz

1.10.1. Wir wissen, wie man mit Algorithmen Emotionen erkennt
1.10.2. Eine Persönlichkeit schaffen: Sprache, Ausdrücke und Inhalt
1.10.3. Tendenzen der künstlichen Intelligenz
1.10.4. Reflexionen

Modul 2. Typen und Lebenszyklus von Daten 

2.1. Die Statistik

2.1.1. Statistik: Deskriptive Statistik, statistische Schlussfolgerungen
2.1.2. Population, Stichprobe, Individuum
2.1.3. Variablen: Definition und Mess-Skalen

2.2. Arten von statistischen Daten

2.2.1. Je nach Typ

2.2.1.1. Quantitativ: kontinuierliche Daten und diskrete Daten
2.2.1.2. Qualitativ: Binomialdaten, nominale Daten und ordinale Daten 

2.2.2. Je nach Form 

2.2.2.1. Numerisch
2.2.2.2. Text 
2.2.2.3. Logisch

2.2.3. Je nach Quelle

2.2.3.1. Primär
2.2.3.2. Sekundär

2.3. Lebenszyklus der Daten

2.3.1. Etappen des Zyklus
2.3.2. Meilensteine des Zyklus
2.3.3. FAIR-Prinzipien

2.4. Die ersten Phasen des Zyklus

2.4.1. Definition von Zielen
2.4.2. Ermittlung des Ressourcenbedarfs
2.4.3. Gantt-Diagramm
2.4.4. Struktur der Daten

2.5. Datenerhebung

2.5.1. Methodik der Erhebung
2.5.2. Erhebungsinstrumente
2.5.3. Kanäle für die Erhebung

2.6. Datenbereinigung

2.6.1. Phasen der Datenbereinigung
2.6.2. Qualität der Daten
2.6.3. Datenmanipulation (mit R)

2.7. Datenanalyse, Interpretation und Bewertung der Ergebnisse

2.7.1. Statistische Maßnahmen
2.7.2. Beziehungsindizes
2.7.3. Data Mining

2.8. Datenlager (Datawarehouse)

2.8.1. Elemente, aus denen sie bestehen
2.8.2. Design
2.8.3. Zu berücksichtigende Aspekte

2.9. Verfügbarkeit von Daten

2.9.1. Zugang
2.9.2. Nützlichkeit
2.9.3. Sicherheit

2.10. Regulatorische Aspekte 

2.10.1. Datenschutzgesetz
2.10.2. Bewährte Verfahren
2.10.3. Andere regulatorische Aspekte

Modul 3. Daten in der künstlichen Intelligenz 

3.1. Datenwissenschaft 

3.1.1. Datenwissenschaft 
3.1.2. Fortgeschrittene Tools für den Datenwissenschaftler 

3.2. Daten, Informationen und Wissen 

3.2.1. Daten, Informationen und Wissen
3.2.2. Datentypen 
3.2.3. Datenquellen 

3.3. Von Daten zu Informationen

3.3.1. Datenanalyse 
3.3.2. Arten der Analyse 
3.3.3. Extraktion von Informationen aus einem Dataset 

3.4. Extraktion von Informationen durch Visualisierung 

3.4.1. Visualisierung als Analyseinstrument 
3.4.2. Visualisierungsmethoden
3.4.3. Visualisierung eines Datensatzes 

3.5. Qualität der Daten 

3.5.1. Datenqualität 
3.5.2. Datenbereinigung
3.5.3. Grundlegende Datenvorverarbeitung 

3.6. Dataset 

3.6.1. Dataset-Anreicherung 
3.6.2. Der Fluch der Dimensionalität 
3.6.3. Ändern unseres Datensatzes 

3.7. Ungleichgewicht

3.7.1. Ungleichgewicht der Klassen 
3.7.2. Techniken zur Begrenzung von Ungleichgewichten 
3.7.3. Dataset-Abgleich 

3.8. Unüberwachte Modelle

3.8.1. Unüberwachtes Modell 
3.8.2. Methoden 
3.8.3. Klassifizierung mit unüberwachten Modellen 

3.9. Überwachte Modelle 

3.9.1. Überwachtes Modell 
3.9.2. Methoden 
3.9.3. Klassifizierung mit überwachten Modellen 

3.10. Tools und bewährte Verfahren 

3.10.1. Bewährte Praktiken für einen Datenwissenschaftler 
3.10.2. Das beste Modell
3.10.3. Nützliche Tools 

Modul 4. Data Mining. Auswahl, Vorverarbeitung und Transformation 

4.1. Statistische Inferenz 

4.1.1. Deskriptive Statistik vs. Statistische Inferenz 
4.1.2. Parametrische Verfahren 
4.1.3. Nicht-parametrische Verfahren 

4.2. Explorative Analyse 

4.2.1. Deskriptive Analyse
4.2.2. Visualisierung 
4.2.3. Vorbereitung der Daten 

4.3. Vorbereitung der Daten 

4.3.1. Datenintegration und -bereinigung
4.3.2. Normalisierung der Daten 
4.3.3. Attribute umwandeln

4.4. Verlorene Werte 

4.4.1. Umgang mit verlorenen Werten 
4.4.2. Maximum-Likelihood-Imputationsmethoden 
4.4.3. Imputation verlorener Werte durch maschinelles Lernen 

4.5. Datenrauschen

4.5.1. Lärmklassen und Attribute 
4.5.2. Rauschfilterung
4.5.3. Rauscheffekt 

4.6. Der Fluch der Dimensionalität 

4.6.1. Oversampling 
4.6.2. Undersampling 
4.6.3. Multidimensionale Datenreduktion 

4.7. Kontinuierliche zu diskreten Attributen 

4.7.1. Kontinuierliche versus diskrete Daten 
4.7.2. Prozess der Diskretisierung 

4.8. Daten

4.8.1. Datenauswahl
4.8.2. Perspektiven und Auswahlkriterien 
4.8.3. Methoden der Auswahl

4.9. Auswahl der Instanzen 

4.9.1. Methoden für die Instanzauswahl 
4.9.2. Auswahl der Prototypen 
4.9.3. Erweiterte Methoden für die Instanzauswahl 

4.10. Vorverarbeitung von Daten in Big Data-Umgebungen 

Modul 5. Algorithmik und Komplexität in der künstlichen Intelligenz 

5.1. Einführung in Algorithmus-Design-Strategien 

5.1.1. Rekursion 
5.1.2. Aufteilen und erobern 
5.1.3. Andere Strategien 

5.2. Effizienz und Analyse von Algorithmen 

5.2.1. Maßnahmen zur Steigerung der Effizienz 
5.2.2. Messung der Eingabegröße 
5.2.3. Messung der Ausführungszeit 
5.2.4. Schlimmster, bester und durchschnittlicher Fall 
5.2.5. Asymptotische Notation 
5.2.6. Kriterien für die mathematische Analyse von nicht-rekursiven Algorithmen 
5.2.7. Mathematische Analyse von rekursiven Algorithmen 
5.2.8. Empirische Analyse von Algorithmen 

5.3. Sortieralgorithmen 

5.3.1. Konzept der Sortierung 
5.3.2. Blase sortieren 
5.3.3. Sortieren nach Auswahl 
5.3.4. Reihenfolge der Insertion 
5.3.5. Sortierung zusammenführen (Merge_Sort) 
5.3.6. Schnelle Sortierung (Quick_Sort) 

5.4. Algorithmen mit Bäumen 

5.4.1. Konzept des Baumes 
5.4.2. Binäre Bäume 
5.4.3. Baumpfade 
5.4.4. Ausdrücke darstellen 
5.4.5. Geordnete binäre Bäume 
5.4.6. Ausgeglichene binäre Bäume 

5.5. Algorithmen mit Heaps 

5.5.1. Heaps 
5.5.2. Der Heapsort-Algorithmus 
5.5.3. Prioritätswarteschlangen 

5.6. Graph-Algorithmen 

5.6.1. Vertretung 
5.6.2. Lauf in Breite 
5.6.3. Lauf in Tiefe 
5.6.4. Topologische Anordnung 

5.7. Greedy-Algorithmen 

5.7.1. Die Greedy-Strategie 
5.7.2. Elemente der Greedy-Strategie 
5.7.3. Währungsumtausch 
5.7.4. Das Problem des Reisenden 
5.7.5. Problem mit dem Rucksack 

5.8. Minimale Pfadsuche 

5.8.1. Das Problem des minimalen Pfades 
5.8.2. Negative Bögen und Zyklen 
5.8.3. Dijkstra-Algorithmus 

5.9. Greedy-Algorithmen auf Graphen 

5.9.1. Der minimal aufspannende Baum 
5.9.2. Algorithmus von Prim 
5.9.3. Algorithmus von Kruskal 
5.9.4. Komplexitätsanalyse 

5.10. Backtracking 

5.10.1. Das Backtracking 
5.10.2. Alternative Techniken 

Modul 6. Intelligente Systeme 

6.1. Agententheorie 

6.1.1. Geschichte des Konzepts 
6.1.2. Definition von Agent 
6.1.3. Agenten in der künstlichen Intelligenz 
6.1.4. Agenten in der Softwareentwicklung 

6.2. Agent-Architekturen 

6.2.1. Der Denkprozess eines Agenten 
6.2.2. Reaktive Wirkstoffe 
6.2.3. Deduktive Agenten 
6.2.4. Hybride Agenten 
6.2.5. Vergleich 

6.3. Informationen und Wissen 

6.3.1. Unterscheidung zwischen Daten, Informationen und Wissen 
6.3.2. Bewertung der Datenqualität 
6.3.3. Methoden der Datenerfassung 
6.3.4. Methoden der Informationsbeschaffung 
6.3.5. Methoden zum Wissenserwerb 

6.4. Darstellung von Wissen 

6.4.1. Die Bedeutung der Wissensdarstellung 
6.4.2. Definition der Wissensrepräsentation durch ihre Rollen 
6.4.3. Merkmale einer Wissensrepräsentation 

6.5. Ontologien 

6.5.1. Einführung in Metadaten 
6.5.2. Philosophisches Konzept der Ontologie 
6.5.3. Computergestütztes Konzept der Ontologie 
6.5.4. Bereichsontologien und Ontologien auf höherer Ebene 
6.5.5. Wie erstellt man eine Ontologie? 

6.6. Ontologiesprachen und Software für die Erstellung von Ontologien 

6.6.1. RDF-Tripel, Turtle und N 
6.6.2. RDF-Schema 
6.6.3. OWL 
6.6.4. SPARQL 
6.6.5. Einführung in die verschiedenen Tools für die Erstellung von Ontologien 
6.6.6. Installation und Verwendung von Protégé 

6.7. Das semantische Web 

6.7.1. Der aktuelle Stand und die Zukunft des semantischen Webs 
6.7.2. Anwendungen des Semantischen Webs 

6.8. Andere Modelle der Wissensdarstellung 

6.8.1. Wortschatz 
6.8.2. Globale Sicht 
6.8.3. Taxonomie 
6.8.4. Thesauri 
6.8.5. Folksonomien 
6.8.6. Vergleich 
6.8.7. Mind Map 

6.9. Bewertung und Integration von Wissensrepräsentationen 

6.9.1. Logik nullter Ordnung 
6.9.2. Logik erster Ordnung 
6.9.3. Beschreibende Logik 
6.9.4. Beziehung zwischen verschiedenen Arten von Logik 
6.9.5. Prolog: Programmierung auf Basis der Logik erster Ordnung 

6.10. Semantische Reasoner, wissensbasierte Systeme und Expertensysteme 

6.10.1. Konzept des Reasoners 
6.10.2. Anwendungen eines Reasoners 
6.10.3. Wissensbasierte Systeme 
6.10.4. MYCIN, Geschichte der Expertensysteme 
6.10.5. Elemente und Architektur von Expertensystemen 
6.10.6. Erstellung von Expertensystemen 

Modul 7. Maschinelles Lernen und Data Mining 

7.1. Einführung in die Prozesse der Wissensentdeckung und in die grundlegenden Konzepte des maschinellen Lernens 

7.1.1. Schlüsselkonzepte von Prozessen der Wissensentdeckung 
7.1.2. Historische Perspektive der Wissensentdeckungsprozesse 
7.1.3. Phasen des Wissensentdeckungsprozesses 
7.1.4. Techniken, die bei der Wissensentdeckung eingesetzt werden 
7.1.5. Merkmale guter Modelle für maschinelles Lernen 
7.1.6. Arten von Informationen zum maschinellen Lernen 
7.1.7. Grundlegende Lernkonzepte 
7.1.8. Grundlegende Konzepte des unüberwachten Lernens 

7.2. Datenexploration und Vorverarbeitung 

7.2.1. Datenverarbeitung 
7.2.2. Datenverarbeitung im Datenanalysefluss 
7.2.3. Datentypen 
7.2.4. Datenumwandlung 
7.2.5. Anzeige und Untersuchung von kontinuierlichen Variablen 
7.2.6. Anzeige und Erkundung kategorialer Variablen 
7.2.7. Korrelation Maßnahmen 
7.2.8. Die häufigsten grafischen Darstellungen 
7.2.9. Einführung in die multivariate Analyse und Dimensionsreduktion 

7.3. Entscheidungsbaum 

7.3.1. ID-Algorithmus 
7.3.2. Algorithmus C 
7.3.3. Übertraining und Beschneidung 
7.3.4. Analyse der Ergebnisse 

7.4. Bewertung von Klassifikatoren 

7.4.1. Konfusionsmatrizen 
7.4.2. Numerische Bewertungsmatrizen 
7.4.3. Kappa-Statistik 
7.4.4. Die ROC-Kurve 

7.5. Klassifizierungsregeln 

7.5.1. Maßnahmen zur Bewertung von Regeln 
7.5.2. Einführung in die grafische Darstellung 
7.5.3. Sequentieller Überlagerungsalgorithmus 

7.6. Neuronale Netze 

7.6.1. Grundlegende Konzepte 
7.6.2. Einfache neuronale Netze 
7.6.3. Backpropagation-Algorithmus 
7.6.4. Einführung in rekurrente neuronale Netze 

7.7. Bayessche Methoden 

7.7.1. Grundlegende Konzepte der Wahrscheinlichkeit 
7.7.2. Bayes-Theorem 
7.7.3. Naive Bayes 
7.7.4. Einführung in Bayessche Netzwerke 

7.8. Regressions- und kontinuierliche Antwortmodelle 

7.8.1. Einfache lineare Regression 
7.8.2. Multiple lineare Regression 
7.8.3. Logistische Regression 
7.8.4. Regressionsbäume 
7.8.5. Einführung in Support Vector Machines (SVM) 
7.8.6. Maße für die Anpassungsgüte 

7.9. Clustering 

7.9.1. Grundlegende Konzepte 
7.9.2. Hierarchisches Clustering 
7.9.3. Probabilistische Methoden 
7.9.4. EM-Algorithmus 
7.9.5. B-Cubed-Methode 
7.9.6. Implizite Methoden 

7.10. Text Mining und natürliche Sprachverarbeitung (NLP) 

7.10.1. Grundlegende Konzepte 
7.10.2. Erstellung eines Korpus 
7.10.3. Deskriptive Analyse 
7.10.4. Einführung in die Stimmungsanalyse 

Modul 8. Neuronale Netze, die Grundlage von Deep Learning 

8.1. Tiefes Lernen 

8.1.1. Arten von tiefem Lernen 
8.1.2. Anwendungen von tiefem Lernen 
8.1.3. Vor- und Nachteile von tiefem Lernen 

8.2. Operationen 

8.2.1. Addition 
8.2.2. Produkt 
8.2.3. Transfer 

8.3. Ebenen 

8.3.1. Eingangsebene 
8.3.2. Ausgeblendete Ebene 
8.3.3. Ausgangsebene 

8.4. Schichtenverbund und Operationen 

8.4.1. Design-Architekturen 
8.4.2. Verbindung zwischen Ebenen 
8.4.3. Vorwärtsausbreitung 

8.5. Aufbau des ersten neuronalen Netzes 

8.5.1. Entwurf des Netzes 
8.5.2. Festlegen der Gewichte 
8.5.3. Training des Netzes 

8.6. Trainer und Optimierer 

8.6.1. Auswahl des Optimierers 
8.6.2. Festlegen einer Verlustfunktion 
8.6.3. Festlegung einer Metrik 

8.7. Anwendung der Prinzipien des neuronalen Netzes 

8.7.1. Aktivierungsfunktionen 
8.7.2. Rückwärtsausbreitung 
8.7.3. Einstellung der Parameter 

8.8. Von biologischen zu künstlichen Neuronen 

8.8.1. Funktionsweise eines biologischen Neurons 
8.8.2. Wissensübertragung auf künstliche Neuronen 
8.8.3. Herstellung von Beziehungen zwischen den beiden 

8.9. Implementierung von MLP (Multilayer Perceptron) mit Keras 

8.9.1. Definition der Netzstruktur 
8.9.2. Modell-Kompilierung 
8.9.3. Modell-Training 

8.10. Feinabstimmung der Hyperparameter von neuronalen Netzen 

8.10.1. Auswahl der Aktivierungsfunktion 
8.10.2. Einstellung der Learning Rate 
8.10.3. Einstellung der Gewichte 

Modul 9. Training Tiefer Neuronaler Netze 

9.1. Gradienten-Probleme 

9.1.1. Techniken der Gradientenoptimierung 
9.1.2. Stochastische Gradienten 
9.1.3. Techniken zur Initialisierung der Gewichte 

9.2. Wiederverwendung von vortrainierten Schichten 

9.2.1. Transfer Learning Training 
9.2.2. Merkmalsextraktion 
9.2.3. Tiefes Lernen 

9.3. Optimierer 

9.3.1. Stochastische Gradientenabstiegs-Optimierer 
9.3.2. Adam- und RMSprop-Optimierer 
9.3.3. Moment-Optimierer 

9.4. Planen der Lernrate 

9.4.1. Automatische Steuerung der Lernrate 
9.4.2. Lernzyklen 
9.4.3. Bedingungen für die Glättung 

9.5. Überanpassung 

9.5.1. Kreuzvalidierung 
9.5.2. Regulierung 
9.5.3. Bewertungsmetriken 

9.6. Praktische Leitlinien 

9.6.1. Entwurf des Modells 
9.6.2. Auswahl der Metriken und Bewertungsparameter 
9.6.3. Testen von Hypothesen 

9.7. Transfer Learning 

9.7.1. Transfer Learning Training 
9.7.2. Merkmalsextraktion 
9.7.3. Tiefes Lernen 

9.8. Data Augmentation 

9.8.1. Bildtransformationen 
9.8.2. Generierung synthetischer Daten 
9.8.3. Textumwandlung 

9.9. Praktische Anwendung von Transfer Learning 

9.9.1. Transfer Learning Training 
9.9.2. Merkmalsextraktion 
9.9.3. Tiefes Lernen 

9.10. Regulierung 

9.10.1. L und L 
9.10.2. Maximale Entropie-Regularisierung 
9.10.3. Dropout 

Modul 10. Anpassung von Modellen und Training mit TensorFlow 

10.1. TensorFlow 

10.1.1. Verwendung der TensorFlow-Bibliothek 
10.1.2. Training von Modellen mit TensorFlow 
10.1.3. Operationen mit Graphen in TensorFlow 

10.2. TensorFlow und NumPy 

10.2.1. NumPy Berechnungsumgebung für TensorFlow 
10.2.2. Verwendung von NumPy-Arrays mit TensorFlow 
10.2.3. NumPy Operationen für TensorFlow Graphen 

10.3. Anpassung von Modellen und Trainingsalgorithmen 

10.3.1. Erstellen von benutzerdefinierten Modellen mit TensorFlow 
10.3.2. Verwaltung von Trainingsparametern 
10.3.3. Verwendung von Optimierungstechniken für das Training 

10.4. TensorFlow Funktionen und Graphen 

10.4.1. Funktionen mit TensorFlow 
10.4.2. Verwendung von Graphen für das Modelltraining 
10.4.3. Optimieren von Graphen mit TensorFlow Operationen 

10.5. Laden und Vorverarbeiten von Daten mit TensorFlow 

10.5.1. Laden von Datensätzen mit TensorFlow 
10.5.2. Vorverarbeiten von Daten mit TensorFlow 
10.5.3. Verwendung von TensorFlow Tools zur Datenmanipulation 

10.6. Die tfdata-API 

10.6.1. Verwendung der tfdata API für die Datenverarbeitung 
10.6.2. Konstruktion von Datenströmen mit tfdata 
10.6.3. Verwendung der tfdata-API für das Modelltraining 

10.7. Das TFRecord-Format 

10.7.1. Verwendung der TFRecord API für die Datenserialisierung 
10.7.2. Laden von TFRecord-Dateien mit TensorFlow 
10.7.3. Verwendung von TFRecord-Dateien für das Modelltraining 

10.8. Keras Vorverarbeitungsschichten 

10.8.1. Verwendung der Keras-API für die Vorverarbeitung 
10.8.2. Aufbau von Keras-Vorverarbeitungs-Pipelines 
10.8.3. Verwendung der Keras Preprocessing-API für das Modelltraining 

10.9. Das Projekt TensorFlow Datasets 

10.9.1. Verwendung von TensorFlow Datasets zum Laden von Daten 
10.9.2. Vorverarbeitung von Daten mit TensorFlow Datasets 
10.9.3. Verwendung von TensorFlow Datasets für das Modelltraining 

10.10. Erstellen einer Deep Learning Anwendung mit TensorFlow 

10.10.1. Praktische Anwendung 
10.10.2. Aufbau einer Deep Learning Anwendung mit TensorFlow 
10.10.3. Trainieren eines Modells mit TensorFlow 
10.10.4. Verwendung der Anwendung für die Vorhersage von Ergebnissen 

Modul 11. Deep Computer Vision mit Convolutional Neural Networks 

11.1. Die Visual Cortex-Architektur 

11.1.1. Funktionen des visuellen Kortex 
11.1.2. Theorien des rechnergestützten Sehens 
11.1.3. Modelle der Bildverarbeitung 

11.2. Faltungsschichten 

11.2.1. Wiederverwendung von Gewichten bei der Faltung 
11.2.2. Faltung D 
11.2.3. Aktivierungsfunktionen 

11.3. Gruppierungsschichten und Implementierung von Gruppierungsschichten mit Keras 

11.3.1. Pooling und Striding 
11.3.2. Flattening 
11.3.3. Arten des Pooling 

11.4. CNN-Architektur 

11.4.1. VGG-Architektur 
11.4.2. AlexNet Architektur 
11.4.3. ResNet-Architektur 

11.5. Implementierung eines ResNet- CNN mit Keras 

11.5.1. Initialisierung der Gewichte 
11.5.2. Definition der Eingabeschicht 
11.5.3. Definition der Ausgabe 

11.6. Verwendung von vortrainierten Keras-Modellen 

11.6.1. Merkmale der vortrainierten Modelle 
11.6.2. Verwendung von vortrainierten Modellen 
11.6.3. Vorteile von vortrainierten Modellen 

11.7. Vortrainierte Modelle für das Transferlernen 

11.7.1. Transferlernen 
11.7.2. Prozess des Transferlernens 
11.7.3. Vorteile des Transferlernens 

11.8. Klassifizierung und Lokalisierung in Deep Computer Vision 

11.8.1. Klassifizierung von Bildern 
11.8.2. Objekte in Bildern lokalisieren 
11.8.3. Erkennung von Objekten 

11.9. Objekterkennung und Objektverfolgung 

11.9.1. Methoden zur Objekterkennung 
11.9.2. Algorithmen zur Objektverfolgung 
11.9.3. Verfolgungs- und Lokalisierungstechniken 

11.10. Semantische Segmentierung 

11.10.1. Deep Learning für semantische Segmentierung 
11.10.2. Kantenerkennung 
11.10.3. Regelbasierte Segmentierungsmethoden 

Modul 12. Natürliche Sprachverarbeitung (NLP) mit rekurrenten neuronalen Netzen (RNN) und Aufmerksamkeit 

12.1. Textgenerierung mit RNN 

12.1.1. Training eines RNN für die Texterzeugung 
12.1.2. Generierung natürlicher Sprache mit RNN 
12.1.3. Anwendungen zur Texterzeugung mit RNN 

12.2. Erstellung von Trainingsdatensätzen 

12.2.1. Vorbereitung der Daten für das RNN-Training 
12.2.2. Speicherung des Trainingsdatensatzes 
12.2.3. Bereinigung und Transformation der Daten 
12.2.4. Sentiment-Analyse 

12.3. Ranking von Meinungen mit RNN 

12.3.1. Erkennung von Themen in Kommentaren 
12.3.2. Stimmungsanalyse mit Deep Learning-Algorithmen 

12.4. Encoder-Decoder-Netz für neuronale maschinelle Übersetzung 

12.4.1. Training eines RNN für maschinelle Übersetzung 
12.4.2. Verwendung eines Encoder-Decoder-Netzes für die maschinelle Übersetzung 
12.4.3. Verbesserung der Genauigkeit der maschinellen Übersetzung mit RNNs 

12.5. Aufmerksamkeitsmechanismen 

12.5.1. Implementierung von Aufmerksamkeitsmechanismen in NRN 
12.5.2. Verwendung von Betreuungsmechanismen zur Verbesserung der Modellgenauigkeit 
12.5.3. Vorteile von Betreuungsmechanismen in neuronalen Netzen 

12.6. Transformer-Modelle 

12.6.1. Verwendung von Transformer-Modellen für die Verarbeitung natürlicher Sprache 
12.6.2. Anwendung von Transformer-Modellen für das Sehen 
12.6.3. Vorteile von Transformer-Modellen 

12.7. Transformers für die Sicht 

12.7.1. Verwendung von Transformer für die Sicht 
12.7.2. Vorverarbeitung von Bilddaten 
12.7.3. Training eines Transformers-Modells für die Sicht 

12.8. Hugging Face Transformers-Bibliothek 

12.8.1. Verwendung der Hugging Face Transformers-Bibliothek 
12.8.2. Anwendung der Hugging Face Transformers-Bibliothek 
12.8.3. Vorteile der Hugging Face Transformers-Bibliothek 

12.9. Andere Transformer-Bibliotheken. Vergleich 

12.9.1. Vergleich zwischen den verschiedenen  Transformer-Bibliotheken 
12.9.2. Verwendung der anderen Transformer-Bibliotheken 
12.9.3. Vorteile der anderen Transformer-Bibliotheken 

12.10. Entwicklung einer NLP-Anwendung mit RNN und Aufmerksamkeit. Praktische Anwendung 

12.10.1. Entwicklung einer Anwendung zur Verarbeitung natürlicher Sprache mit RNN und Aufmerksamkeit 
12.10.2. Verwendung von RNN, Aufmerksamkeitsmechanismen und Transformers-Modellen in der Anwendung 
12.10.3. Bewertung der praktischen Umsetzung 

Modul 13. Autoencoder, GANs und Diffusionsmodelle 

13.1. Effiziente Datendarstellungen 

13.1.1. Reduzierung der Dimensionalität 
13.1.2. Tiefes Lernen 
13.1.3. Kompakte Repräsentationen 

13.2. Realisierung von PCA mit einem unvollständigen linearen automatischen Kodierer 

13.2.1. Trainingsprozess 
13.2.2. Python-Implementierung 
13.2.3. Verwendung von Testdaten 

13.3. Gestapelte automatische Kodierer 

13.3.1. Tiefe neuronale Netze 
13.3.2. Konstruktion von Kodierungsarchitekturen 
13.3.3. Verwendung der Regularisierung 

13.4. Faltungs-Autokodierer 

13.4.1. Entwurf eines Faltungsmodells 
13.4.2. Training von Faltungsmodellen 
13.4.3. Auswertung der Ergebnisse 

13.5. Automatische Entrauschung des Encoders 

13.5.1. Anwendung von Filtern 
13.5.2. Entwurf von Kodierungsmodellen 
13.5.3. Anwendung von Regularisierungstechniken 

13.6. Automatische Verteilkodierer 

13.6.1. Steigerung der Kodierungseffizienz 
13.6.2. Minimierung der Anzahl von Parametern 
13.6.3. Verwendung von Regularisierungstechniken 

13.7. Automatische Variationskodierer 

13.7.1. Verwendung der Variationsoptimierung 
13.7.2. Unüberwachtes tiefes Lernen 
13.7.3. Tiefe latente Repräsentationen 

13.8. Modische MNIST-Bilderzeugung 

13.8.1. Mustererkennung 
13.8.2. Bilderzeugung 
13.8.3. Training Tiefer Neuronaler Netze 

13.9. Generative Adversarial Networks und Diffusionsmodelle 

13.9.1. Bildbasierte Inhaltsgenerierung 
13.9.2. Modellierung von Datenverteilungen 
13.9.3. Verwendung von Adversarial Networks

13.10. Implementierung der Modelle 

13.10.1. Praktische Anwendung 
13.10.2. Implementierung der Modelle 
13.10.3. Verwendung von realen Daten 
13.10.4. Auswertung der Ergebnisse 

Modul 14. Bio-inspiriertes Computing

14.1. Einführung in das bio-inspirierte Computing 

14.1.1. Einführung in das bio-inspirierte Computing 

14.2. Algorithmen zur sozialen Anpassung 

14.2.1. Bio-inspiriertes Computing auf der Grundlage von Ameisenkolonien 
14.2.2. Varianten von Ameisenkolonie-Algorithmen 
14.2.3. Cloud-basiertes Computing auf Partikelebene 

14.3. Genetische Algorithmen 

14.3.1. Allgemeine Struktur 
14.3.2. Implementierungen der wichtigsten Operatoren 

14.4. Explorations-Ausbeutungsraum-Strategien für genetische Algorithmen 

14.4.1. CHC-Algorithmus 
14.4.2. Multimodale Probleme 

14.5. Evolutionäre Berechnungsmodelle (I) 

14.5.1. Evolutionäre Strategien 
14.5.2. Evolutionäre Programmierung 
14.5.3. Algorithmen auf der Grundlage der differentiellen Evolution 

14.6. Evolutionäre Berechnungsmodelle (II) 

14.6.1. Evolutionäre Modelle auf der Grundlage der Schätzung von Verteilungen (EDA) 
14.6.2. Genetische Programmierung 

14.7. Evolutionäre Programmierung angewandt auf Lernprobleme 

14.7.1. Regelbasiertes Lernen 
14.7.2. Evolutionäre Methoden bei Instanzauswahlproblemen 

14.8. Multi-Objektive Probleme 

14.8.1. Konzept der Dominanz 
14.8.2. Anwendung evolutionärer Algorithmen auf multikriterielle Probleme 

14.9. Neuronale Netze (I) 

14.9.1. Einführung in neuronale Netzwerke 
14.9.2. Praktisches Beispiel mit neuronalen Netzwerken 

14.10. Neuronale Netze 

14.10.1. Anwendungsbeispiele für neuronale Netze in der medizinischen Forschung 
14.10.2. Anwendungsbeispiele für neuronale Netze in der Wirtschaft 
14.10.3. Anwendungsfälle für neuronale Netze in der industriellen Bildverarbeitung 

Modul 15. Künstliche Intelligenz: Strategien und Anwendungen

15.1. Finanzdienstleistungen

15.1.1. Die Auswirkungen von Künstlicher Intelligenz (KI) auf Finanzdienstleistungen.  Chancen und Herausforderungen
15.1.2. Anwendungsbeispiele
15.1.3. Potenzielle Risiken im Zusammenhang mit dem Einsatz von KI
15.1.4. Mögliche zukünftige Entwicklungen/Nutzungen von KI

15.2. Auswirkungen von Künstlicher Intelligenz im Gesundheitswesen

15.2.1. Auswirkungen von KI im Gesundheitswesen. Chancen und Herausforderungen
15.2.2. Anwendungsbeispiele

15.3. Risiken im Zusammenhang mit dem Einsatz von KI im Gesundheitswesen

15.3.1. Potenzielle Risiken im Zusammenhang mit dem Einsatz von KI
15.3.2. Mögliche zukünftige Entwicklungen/Nutzungen von KI

15.4. Retail

15.4.1. Auswirkungen von KI im Retail. Chancen und Herausforderungen
15.4.2. Anwendungsbeispiele
15.4.3. Potenzielle Risiken im Zusammenhang mit dem Einsatz von KI
15.4.4. Mögliche zukünftige Entwicklungen/Nutzungen von KI

15.5. Industrie

15.5.1. Auswirkungen von KI in der Industrie. Chancen und Herausforderungen
15.5.2. Anwendungsbeispiele

15.6. Potenzielle Risiken im Zusammenhang mit dem Einsatz von KI in der Industrie

15.6.1. Anwendungsbeispiele
15.6.2. Potenzielle Risiken im Zusammenhang mit dem Einsatz von KI
15.6.3. Mögliche zukünftige Entwicklungen/Nutzungen von KI

15.7. Öffentliche Verwaltung

15.7.1. Auswirkungen von KI in der Öffentlichen Verwaltung. Chancen und Herausforderungen
15.7.2. Anwendungsbeispiele
15.7.3. Potenzielle Risiken im Zusammenhang mit dem Einsatz von KI
15.7.4. Mögliche zukünftige Entwicklungen/Nutzungen von KI

15.8. Bildung

15.8.1. Auswirkungen von KI in der Bildung. Chancen und Herausforderungen
15.8.2. Anwendungsbeispiele
15.8.3. Potenzielle Risiken im Zusammenhang mit dem Einsatz von KI
15.8.4. Mögliche zukünftige Entwicklungen/Nutzungen von KI

15.9. Forst- und Landwirtschaft

15.9.1. Auswirkungen von KI in der Forst- und Landwirtschaft. Chancen und Herausforderungen
15.9.2. Anwendungsbeispiele
15.9.3. Potenzielle Risiken im Zusammenhang mit dem Einsatz von KI
15.9.4. Mögliche zukünftige Entwicklungen/Nutzungen von KI

15.10. Das Personalwesen

15.10.1. Auswirkungen von KI im Personalwesen. Chancen und Herausforderungen
15.10.2. Anwendungsbeispiele
15.10.3. Potenzielle Risiken im Zusammenhang mit dem Einsatz von KI
15.10.4. Mögliche zukünftige Entwicklungen/Nutzungen von KI

Modul 16. Produktivitätssteigerung bei der Entwicklung von KI-Software 

16.1. Vorbereiten einer geeigneten Entwicklungsumgebung 

16.1.1. Auswahl der wichtigsten Tools für die KI-Entwicklung     
16.1.2. Konfiguration der ausgewählten Tools 
16.1.3. Implementierung von CI/CD-Pipelines, die für KI-Projekte geeignet sind 
16.1.4. Effiziente Verwaltung von Abhängigkeiten und Versionen in Entwicklungsumgebungen 

16.2. Wesentliche KI-Erweiterungen für Visual Studio Code     

16.2.1. Erkundung und Auswahl von KI-Erweiterungen für Visual Studio Code 
16.2.2. Integration von statischen und dynamischen Analysewerkzeugen in die IDE 
16.2.3. Automatisieren sich wiederholender Aufgaben mit spezifischen Erweiterungen 
16.2.4. Anpassung der Entwicklungsumgebung zur Verbesserung der Effizienz 

16.3. No-Code-Design von Benutzeroberflächen mit KI-Elementen     

16.3.1. No-Code-Designprinzipien und ihre Anwendung auf Benutzeroberflächen 
16.3.2. Einbindung von KI-Elementen in das Design visueller Schnittstellen 
16.3.3. Tools und Plattformen für die No-Code-Erstellung von intelligenten Schnittstellen 
16.3.4. Bewertung und kontinuierliche Verbesserung von KI-gestützten No-Code-Schnittstellen 

16.4. Code-Optimierung mit ChatGPT

16.4.1. Identifizieren von doppeltem Code
16.4.2. Refactoring 
16.4.3. Lesbaren Code erstellen
16.4.4. Verstehen, was ein Code macht
16.4.5. Verbesserung der Benennung von Variablen und Funktionen
16.4.6. Automatische Dokumentation erstellen

16.5. Verwaltung von Repositorien mit KI

16.5.1. Automatisierung von Versionskontrollprozessen mit KI-Techniken 
16.5.2. Konflikterkennung und automatische Lösung in kollaborativen Umgebungen
16.5.3. Prädiktive Analyse von Änderungen und Trends in Code-Repositories 
16.5.4. Verbesserte Organisation und Kategorisierung von Repositories mithilfe von KI 

16.6. KI-Integration in die Datenbankverwaltung

16.6.1. Abfrage- und Leistungsoptimierung durch KI-Techniken 
16.6.2. Prädiktive Analyse von Datenbankzugriffsmustern 
16.6.3. Implementierung von Empfehlungssystemen zur Optimierung der Datenbankstruktur 
16.6.4. Proaktive Überwachung und Erkennung von potenziellen Datenbankproblemen 

16.7. Fehlersuche und Erstellung von Unit-Tests mit KI

16.7.1. Automatische Testfallerstellung mit KI-Techniken 
16.7.2. Frühzeitige Erkennung von Schwachstellen und Bugs durch statische Analyse mit KI 
16.7.3. Verbesserung der Testabdeckung durch Identifizierung kritischer Bereiche mittels KI 

16.8. Pair Programming mit GitHub Copilot

16.8.1. Integration und effektive Nutzung von GitHub Copilot in Pair Programming-Sitzungen 
16.8.2. Integration und verbesserte Kommunikation und Zusammenarbeit zwischen Entwicklern mit GitHub Copilot 
16.8.3. Integration von Strategien zur optimalen Nutzung der von GitHub Copilot generierten Code-Vorschläge 
16.8.4. Integration von Fallstudien und Best Practices in KI-unterstütztem Pair Programming  

16.9. Automatische Übersetzung zwischen Programmiersprachen

16.9.1. Programmiersprachenspezifische maschinelle Übersetzungstools und -dienste 
16.9.2. Anpassung von maschinellen Übersetzungsalgorithmen an den Entwicklungskontext 
16.9.3. Verbesserung der Interoperabilität zwischen verschiedenen Sprachen durch maschinelle Übersetzung 
16.9.4. Bewertung und Abschwächung potenzieller Herausforderungen und Einschränkungen bei der maschinellen Übersetzung

16.10. Empfohlene KI-Tools zur Verbesserung der Produktivität 

16.10.1. Vergleichende Analyse von KI-Tools für die Softwareentwicklung 
16.10.2. Integration von KI-Tools in Arbeitsabläufe
16.10.3. Automatisierung von Routineaufgaben mit KI-Tools
16.10.4. Bewertung und Auswahl von Tools auf der Grundlage von Projektkontext und Anforderungen 

Modul 17. Softwarearchitektur mit KI

17.1. Optimierung und Leistungsmanagement in KI-Tools

17.1.1. Leistungsanalyse und Profiling in KI-Tools 
17.1.2. Optimierungsstrategien für KI-Algorithmen und -Modelle 
17.1.3. Implementierung von Caching- und Parallelisierungstechniken zur Verbesserung der Leistung 
17.1.4. Tools und Methoden für die kontinuierliche Leistungsüberwachung in Echtzeit 

17.2. Skalierbarkeit in KI-Anwendungen

17.2.1. Entwurf skalierbarer Architekturen für KI-Anwendungen 
17.2.2. Implementierung von Partitionierungs- und Lastverteilungstechniken 
17.2.3. Workflow- und Workload-Management in skalierbaren Systemen 
17.2.4. Strategien für horizontale und vertikale Expansion in Umgebungen mit unterschiedlicher Nachfrage 

17.3. Wartbarkeit von KI-gestützten Anwendungen

17.3.1. Designprinzipien zur Erleichterung der Wartbarkeit in KI-Projekten 
17.3.2. Dokumentationsstrategien speziell für KI-Modelle und -Algorithmen 
17.3.3. Implementierung von Unit- und Integrationstests zur Vereinfachung der Wartung 
17.3.4. Methoden für Refactoring und kontinuierliche Verbesserung in Systemen mit KI-Komponenten

17.4. Entwurf von Großsystemen

17.4.1. Architektonische Prinzipien für den Entwurf von Großsystemen 
17.4.2. Dekomposition komplexer Systeme in Mikrodienste 
17.4.3. Implementierung spezifischer Entwurfsmuster für verteilte Systeme 
17.4.4. Strategien zur Beherrschung der Komplexität in groß angelegten Architekturen mit KI-Komponenten

17.5. Großes Data Warehousing für KI-Tools

17.5.1. Auswahl von skalierbaren Datenspeichertechnologien 
17.5.2. Entwurf von Datenbankschemata für die effiziente Handhabung großer Datenmengen 
17.5.3. Partitionierungs- und Replikationsstrategien in massiven Datenspeicherumgebungen 
17.5.4. Implementierung von Datenverwaltungssystemen zur Gewährleistung von Integrität und Verfügbarkeit in KI-Projekten 

17.6. Datenstrukturen mit KI

17.6.1. Anpassung klassischer Datenstrukturen für die Verwendung in KI-Algorithmen 
17.6.2. Entwurf und Optimierung spezifischer Datenstrukturen für maschinelle Lernmodelle 
17.6.3. Integration von effizienten Datenstrukturen in datenintensive Systeme 
17.6.4. Strategien für Echtzeit-Datenmanipulation und Speicherung in KI-Datenstrukturen

17.7. Programmieralgorithmen für KI-Produkte

17.7.1. Entwicklung und Implementierung von anwendungsspezifischen Algorithmen für KI-Anwendungen 
17.7.2. Algorithmenauswahlstrategien je nach Problemtyp und Produktanforderungen 
17.7.3. Anpassung von klassischen Algorithmen für die Integration in KI-Systeme 
17.7.4. Bewertung und Vergleich der Leistung verschiedener Algorithmen in KI-Entwicklungskontexten

17.8. Entwurfsmuster für die KI-Entwicklung

17.8.1. Identifizierung und Anwendung gemeinsamer Entwurfsmuster in Projekten mit KI-Komponenten 
17.8.2. Entwicklung von spezifischen Mustern für die Integration von Modellen und Algorithmen in bestehende Systeme 
17.8.3. Pattern-Implementierungsstrategien zur Verbesserung der Wiederverwendbarkeit und Wartbarkeit in KI-Projekten 
17.8.4. Fallstudien und Best Practices bei der Anwendung von Entwurfsmustern in KI-Architekturen 

17.9. Implementierung einer Clean Architecture

17.9.1. Grundlegende Prinzipien und Konzepte der Clean Architecture
17.9.2. Anpassung der Clean Architecture an Projekte mit IA-Komponenten 
17.9.3. Implementierung von Schichten und Abhängigkeiten in Clean Architecture Systemen 
17.9.4. Vorteile und Herausforderungen der Implementierung von Clean Architecture in der IA-Softwareentwicklung 

17.10. Sichere Softwareentwicklung in KI-gestützten Webanwendungen

17.10.1. Sicherheitsprinzipien bei der Softwareentwicklung mit KI-Komponenten 
17.10.2. Identifizierung und Entschärfung potenzieller Schwachstellen in KI-Modellen und -Algorithmen 
17.10.3. Implementierung von sicheren Entwicklungspraktiken in Webanwendungen mit KI-Funktionalitäten 
17.10.4. Strategien zum Schutz sensibler Daten und zur Verhinderung von Angriffen in KI-Projekten 

Modul 18. Webprojekte mit KI

18.1. Vorbereitung der Arbeitsumgebung für die KI-Webentwicklung

18.1.1. Konfiguration von Web-Entwicklungsumgebungen für Projekte mit künstlicher Intelligenz 
18.1.2. Auswahl und Vorbereitung der wichtigsten Tools für die KI-Webentwicklung 
18.1.3. Integration von spezifischen Bibliotheken und Frameworks für KI-Webprojekte 
18.1.4. Implementierung von Best Practices bei der Konfiguration von kollaborativen Entwicklungsumgebungen 

18.2. Erstellung von Workspace für KI-Projekte

18.2.1. Effektive Gestaltung und Organisation von Workspaces für Webprojekte mit Komponenten der künstlichen Intelligenz
18.2.2. Verwendung von Projektmanagement- und Versionskontroll-Tools in der Workspace 
18.2.3. Strategien für eine effiziente Zusammenarbeit und Kommunikation im Entwicklungsteam 
18.2.4. Anpassung der Workspace an die spezifischen Bedürfnisse von Webprojekten mit IA 

18.3. Entwurfsmuster in KI-Produkten

18.3.1. Identifizierung und Anwendung gängiger Entwurfsmuster in Benutzeroberflächen mit Elementen künstlicher Intelligenz 
18.3.2. Entwicklung spezifischer Muster zur Verbesserung der Benutzererfahrung in Webprojekten mit KI 
18.3.3. Integration von Design Patterns in die allgemeine Architektur von Web-Projekten mit KI 
18.3.4. Bewertung und Auswahl geeigneter Entwurfsmuster je nach Projektkontext 

18.4. Frontend-Entwicklung mit KI

18.4.1. Integration von KI-Modellen in die Präsentationsschicht von Webprojekten
18.4.2. Entwicklung von adaptiven Benutzeroberflächen mit KI-Elementen 
18.4.3. Implementierung von Funktionalitäten zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) im Frontend 
18.4.4. Strategien zur Leistungsoptimierung bei der KI-gestützten Frontend-Entwicklung

18.5. Erstellung von Datenbanken

18.5.1. Auswahl von Datenbanktechnologien für Webprojekte mit KI 
18.5.2. Entwerfen von Datenbankschemata für die Speicherung und Verwaltung von KI-bezogenen Daten 
18.5.3. Implementierung effizienter Speichersysteme für große Datenmengen, die aus KI-Modellen generiert werden 
18.5.4. Strategien für die Sicherheit und den Schutz von sensiblen Daten in KI-Webprojektdatenbanken 

18.6. Backend-Entwicklung mit KI

18.6.1. Integration von KI-Diensten und -Modellen in die Backend-Geschäftslogik 
18.6.2. Entwicklung von spezifischen APIs und Endpunkten für die Kommunikation zwischen Frontend und KI-Komponenten 
18.6.3. Implementierung von Datenverarbeitungslogik und Entscheidungsfindung im Backend mit KI 
18.6.4. Strategien für Skalierbarkeit und Leistung bei der Backend-Entwicklung von Webprojekten mit KI

18.7. Optimierung Ihres Web-Implementierungsprozesses

18.7.1. Automatisierung des Prozesses der Erstellung und Bereitstellung von Webprojekten mit KI 
18.7.2. Implementierung von CI/CD-Pipelines, die an Webanwendungen mit KI-Komponenten angepasst sind 
18.7.3. Strategien für effizientes Release- und Update-Management in kontinuierlichen Deployments 
18.7.4. Überwachung und Analyse nach der Bereitstellung zur kontinuierlichen Prozessverbesserung

18.8. KI im Cloud Computing

18.8.1. Integration von Diensten der Künstlichen Intelligenz in Cloud Computing-Plattformen 
18.8.2. Entwicklung skalierbarer und verteilter Lösungen mit KI-fähigen Cloud-Diensten 
18.8.3. Strategien für ein effizientes Ressourcen- und Kostenmanagement in Cloud-Umgebungen mit KI-gestützten Webanwendungen 
18.8.4. Bewertung und Vergleich von Cloud-Service-Anbietern für KI-Webprojekte

18.9. Erstellen eines KI-fähigen Projekts für LAMP-Umgebungen

18.9.1. Anpassung von Webprojekten auf der Basis des LAMP-Stacks zur Aufnahme von KI-Komponenten 
18.9.2. Integration von KI-spezifischen Bibliotheken und Frameworks in LAMP-Umgebungen 
18.9.3. Entwicklung von KI-Funktionen zur Ergänzung der traditionellen LAMP-Architektur
18.9.4. Strategien für die Optimierung und Wartung von KI-gestützten Webprojekten in LAMP-Umgebungen

18.10. Erstellung eines KI-fähigen Projekts für MEVN-Umgebungen

18.10.1. Integration von Technologien und Tools aus dem MEVN-Stack mit KI-Komponenten 
18.10.2. Entwicklung moderner, skalierbarer Webanwendungen in MEVN-Umgebungen mit KI-Funktionen 
18.10.3. Implementierung von Datenverarbeitungs- und maschinellen Lernfunktionalitäten in MEVN-Projekten 
18.10.4. Strategien zur Leistungs- und Sicherheitsverbesserung bei Webanwendungen mit KI in MEVN-Umgebungen 

Modul 19. Mobile Anwendungen mit KI   

19.1. Vorbereitung einer Arbeitsumgebung für die mobile KI-Entwicklung

19.1.1. Konfiguration von mobilen Entwicklungsumgebungen für KI-Projekte
19.1.2. Auswahl und Vorbereitung spezifischer Tools für die Entwicklung von KI-Mobilanwendungen 
19.1.3. Integration von KI-Bibliotheken und -Frameworks in mobile Entwicklungsumgebungen 
19.1.4. Konfiguration von Emulatoren und realen Geräten zum Testen mobiler Anwendungen mit Komponenten der künstlichen Intelligenz 

19.2. Erstellen einer Workspace mit GitHub Copilot

19.2.1. Integration von GitHub Copilot in mobile Entwicklungsumgebungen 
19.2.2. Effektive Nutzung von GitHub Copilot für die Codegenerierung in KI-Projekten 
19.2.3. Strategien für die Zusammenarbeit von Entwicklern bei der Verwendung von GitHub Copilot in der Workspace 
19.2.4. Bewährte Verfahren und Einschränkungen bei der Verwendung von GitHub Copilot in der Entwicklung mobiler Anwendungen mit KI

19.3. Firebase-Konfiguration

19.3.1. Ersteinrichtung eines Firebase-Projekts für die mobile Entwicklung 
19.3.2. Firebase-Integration in mobile Anwendungen mit KI-Funktionen 
19.3.3. Nutzung von Firebase-Diensten wie Datenbank, Authentifizierung und Benachrichtigungen in KI-Projekten 
19.3.4. Strategien für die Verwaltung von Echtzeitdaten und Ereignissen in mobilen Anwendungen mit Firebase

19.4. Konzepte der sauberen Architektur, Datenquellen, Repositories

19.4.1. Grundlegende Prinzipien der Clean Architecture in der mobilen Entwicklung mit KI 
19.4.2. Implementierung von DataSources- und Repositories-Schichten in sauberen Architekturen
19.4.3. Design und Strukturierung von Komponenten in mobilen Projekten mit dem Fokus auf Clean Architecture 
19.4.4. Vorteile und Herausforderungen bei der Implementierung von Clean Architecture in mobilen Anwendungen mit KI

19.5. Erstellung von Authentifizierungsbildschirmen

19.5.1. Entwerfen und Entwickeln von Benutzeroberflächen für Authentifizierungsbildschirme in mobilen KI-Anwendungen 
19.5.2. Integration von Authentifizierungsdiensten mit Firebase in den Anmeldebildschirm
19.5.3. Verwendung von Sicherheits- und Datenschutztechniken auf dem Authentifizierungsbildschirm 
19.5.4. Personalisierung und Anpassung des Benutzererlebnisses im Authentifizierungsbildschirm 

19.6. Erstellung des Dashboard und Navigation

19.6.1. Dashboard-Design und -Entwicklung mit Elementen der Künstlichen Intelligenz 
19.6.2. Implementierung von effizienten Navigationssystemen in mobilen Anwendungen mit KI 
19.6.3. Integration von KI-Funktionalitäten in das Dashboard zur Verbesserung der Benutzererfahrung

19.7. Erstellen eines Listing-Bildschirms

19.7.1. Entwicklung von Benutzeroberflächen für Listing-Bildschirme in KI-fähigen mobilen Anwendungen 
19.7.2. Integration von Empfehlungs- und Filteralgorithmen in den Listing-Bildschirm 
19.7.3. Verwendung von Design Patterns für die effektive Präsentation von Listendaten 
19.7.4. Strategien für das effiziente Laden von Daten in Echtzeit in den Listing-Bildschirm 

19.8. Erstellen eines Detailbildschirms

19.8.1. Entwurf und Entwicklung von detaillierten Benutzeroberflächen für die Präsentation bestimmter Informationen
19.8.2. Integration von KI-Funktionalitäten zur Bereicherung des Detailbildschirms 
19.8.3. Implementierung von Interaktionen und Animationen auf dem Detailbildschirm 
19.8.4. Strategien zur Leistungsoptimierung bei der Detailanzeige und dem Laden von KI-gestützten mobilen Anwendungen 

19.9. Erstellung des Settings-Bildschirms

19.9.1. Entwicklung von Benutzeroberflächen für Konfiguration und Einstellungen in KI-fähigen mobilen Anwendungen 
19.9.2. Integration von benutzerdefinierten Einstellungen im Zusammenhang mit Komponenten der künstlichen Intelligenz 
19.9.3. Implementierung von Anpassungsoptionen und Einstellungen im Konfigurationsbildschirm 
19.9.4. Strategien für Benutzerfreundlichkeit und Klarheit bei der Darstellung der Optionen im Settings-Bildschirm 

19.10. Erstellen von Icons, Splashes und grafischen Ressourcen für Ihre App mit KI     

19.10.1. Entwerfen und Erstellen attraktiver Symbole zur Darstellung der KI-Mobilanwendung 
19.10.2. Entwicklung von Startbildschirmen (Splash) mit eindrucksvollen Grafiken 
19.10.3. Auswahl und Anpassung von grafischen Ressourcen zur Verbesserung der Ästhetik der mobilen Anwendung 
19.10.4. Strategien für Konsistenz und visuelles Branding in den grafischen Elementen der Anwendung mit KI 

Modul 20. IA für QA-Testing 

20.1. Testing-Lebenszyklus

20.1.1. Beschreibung und Verständnis des Testing-Lebenszyklus in der Softwareentwicklung
20.1.2. Phasen des Testing-Lebenszyklus und ihre Bedeutung für die Qualitätssicherung 
20.1.3. Integration von künstlicher Intelligenz in verschiedenen Phasen des Testing-Lebenszyklus 
20.1.4. Strategien zur kontinuierlichen Verbesserung des Testing-Lebenszyklus durch den Einsatz von KI 

20.2. Test Cases und Bug-Erkennung

20.2.1. Effektives Entwerfen und Schreiben von Testfällen im Kontext von QA Testing 
20.2.2. Identifizierung von Bugs und Fehlern während der Ausführung von Testfällen 
20.2.3. Anwendung von Techniken zur Bugs-Früherkennung durch statische Analyse 
20.2.4. Einsatz von Tools der künstlichen Intelligenz zur automatischen Identifizierung von Bugs in Test Cases

20.3. Arten von Testing

20.3.1. Erkundung der verschiedenen Testing-Arten im Bereich der QS 
20.3.2. Unit-, Integrations-, Funktions- und Akzeptanztests: Merkmale und Anwendungen 
20.3.3. Strategien für die Auswahl und geeignete Kombination von Testing-Arten in IA-Projekten 
20.3.4. Anpassung konventioneller Testing-Arten an Projekte mit Komponenten der künstlichen Intelligenz 

20.4. Erstellen eines Testplans

20.4.1. Entwerfen und Strukturieren eines umfassenden Testplans 
20.4.2. Identifizierung von Anforderungen und Testszenarien in KI-Projekten 
20.4.3. Strategien für die manuelle und automatisierte Testplanung 
20.4.4. Bewertung und kontinuierliche Anpassung des Testplans entsprechend der Projektentwicklung 

20.5. Erkennung und Meldung von KI-Bugs

20.5.1. Implementierung automatischer Fehlererkennungstechniken unter Verwendung von Algorithmen des maschinellen Lernens
20.5.2. Einsatz von Tools der künstlichen Intelligenz für die dynamische Codeanalyse zur Suche nach potenziellen Fehlern
20.5.3. Strategien für die automatische Erstellung von detaillierten Berichten über die von der KI entdeckten Bugs 
20.5.4. Effektive Zusammenarbeit zwischen Entwicklungs- und QA-Teams bei der Verwaltung von KI-identifizierten Fehlern

20.6. Automatisierte Tests mit KI erstellen

20.6.1. Entwicklung von automatisierten Testskripten für Projekte mit KI-Komponenten 
20.6.2. Integration von KI-basierten Testautomatisierungstools
20.6.3. Verwendung von Algorithmen des Machine Learning für die dynamische Generierung von automatisierten Testfällen 
20.6.4. Strategien für die effiziente Ausführung und Wartung von automatisierten Testfällen in KI-Projekten

20.7. API Testing

20.7.1. Grundlegende Konzepte des API-Testing und seine Bedeutung in der QA 
20.7.2. Entwicklung von Tests zur Überprüfung von APIs in Umgebungen mit Komponenten der Künstlichen Intelligenz 
20.7.3. Strategien zur Daten- und Ergebnisvalidierung bei API-Testing mit KI 
20.7.4. Verwendung spezifischer Tools für API-Testing in KI-Projekten

20.8. KI-Tools für Web-Testing

20.8.1. Erkundung von Tools der künstlichen Intelligenz für die Testautomatisierung in Webumgebungen 
20.8.2. Integration von Technologien zur Aufgabenerkennung und visuellen Analyse in Web-Testing 
20.8.3. Strategien für die automatische Erkennung von Änderungen und Leistungsproblemen in Webanwendungen mithilfe von KI 
20.8.4. Bewertung spezifischer Tools zur Verbesserung der Effizienz von Web-Testing mit KI

20.9. Mobile Testing mit KI

20.9.1. Entwicklung von Testing-Strategien für mobile Anwendungen mit Komponenten künstlicher Intelligenz 
20.9.2. Integration spezifischer Testing-Werkzeuge für mobile Plattformen auf der Grundlage von KI 
20.9.3. Einsatz von Algorithmen des maschinellen Lernens zur Erkennung von Problemen bei der Leistung mobiler Anwendungen 
20.9.4. Strategien für die Validierung spezifischer Schnittstellen und Funktionen mobiler Anwendungen mithilfe von KI 

20.10. QA-Tools mit KI

20.10.1. Erkundung von QA-Tools und Plattformen mit KI-Funktionalität
20.10.2. Bewertung von Tools für effizientes Testmanagement und Testdurchführung in KI-Projekten 
20.10.3. Einsatz von Algorithmen des Machine Learning für die Generierung und Optimierung von Testfällen
20.10.4. Strategien für die effektive Auswahl und Einführung von KI-gestützten QA-Tools 

Positionieren Sie sich auf dem Arbeitsmarkt mit einem 100%igen Online-Programm, das sich an Ihre Bedürfnisse anpasst und ein intensives und solides Studium ermöglicht”