Werden Sie eine der gefragtesten Fachkräfte der Gegenwart. Lassen Sie sich mit diesem sehr umfassenden Masterstudiengang in Künstlicher Intelligenz und Wissensmodellierung weiterbilden"

Entwicklungen, die auf künstlicher Intelligenz basieren, haben zahlreiche Anwendungen im Bereich der Technik erreicht. Von der Automatisierung zahlreicher Abläufe in Industrie und Unternehmen bis hin zur Prozesssteuerung selbst. Das bedeutet, dass Ingenieure diese komplexen Techniken kennen und beherrschen müssen.

Dieses grundlegende Wissen ist auch der erste Schritt, um Zugang zur Entwicklungskapazität dieser Art von Technologie zu erhalten.

Während dieser Fortbildung wird ein reales Arbeitsszenario angeboten, um die Eignung der Anwendung im eigenen Projekt beurteilen zu können. Dabei werden die tatsächlichen Indikationen, die Art und Weise der Entwicklung und die Erwartungen an die Ergebnisse bewertet.

Durch Erfahrung wird erlernt, wie man sich das notwendige Wissen aneignet, um in diesem Arbeitsbereich voranzukommen. Dieses Erlernen, das notwendigerweise Erfahrung voraussetzt, wird durch Fernunterricht und praktischen Unterricht miteinander in Einklang gebracht und bietet eine einzigartige Möglichkeit, Ihrem Lebenslauf den gewünschten Auftrieb zu geben.

Schließen Sie sich mit dieser hocheffektiven Fortbildung der Elite an und erschließen Sie sich neue Wege für Ihr berufliches Fortkommen"

Dieser Privater Masterstudiengang in Künstliche Intelligenz und Wissensmodellierung enthält das vollständigste und aktuellste Programm auf dem Markt. Die hervorstechendsten Merkmale sind: 

• Neueste Technologie in der E-Learning-Software
• Intensiv visuelles Lehrsystem, unterstützt durch grafische und schematische Inhalte, die leicht zu erfassen und zu verstehen sind 
• Entwicklung von Fallstudien, die von berufstätigen Experten vorgestellt werden
• Hochmoderne interaktive Videosysteme
• Unterricht unterstützt durch Telepraxis 
• Systeme zur ständigen Aktualisierung und Überarbeitung
• Selbstgesteuertes Lernen: Vollständige Kompatibilität mit anderen Berufen
• Praktische Übungen zur Selbstbeurteilung und Überprüfung des Gelernten
• Hilfsgruppen und Bildungssynergien: Fragen an den Experten, Diskussions- und Wissensforen
• Kommunikation mit der Lehrkraft und individuelle Reflexionsarbeit
• Die Inhalte sind von jedem festen oder tragbaren Gerät mit Internetanschluss abrufbar
• Datenbanken mit ergänzenden Unterlagen, die auch nach dem Kurs ständig verfügbar sind

Ein Privater Masterstudiengang, der es Ihnen ermöglichen wird, in allen Bereichen der Künstlichen Intelligenz und der Wissensmodellierung mit der Sicherheit einer hochqualifizierten Fachkraft zu arbeiten”

Unser Lehrkörper setzt sich aus Fachleuten aus verschiedenen Bereichen zusammen, die mit diesem Fachgebiet in Verbindung stehen. Auf diese Weise stellen wir sicher, dass das angestrebte Ziel der didaktischen Aktualisierung erreicht wird. Ein multidisziplinäres Team von Fachleuten, die in verschiedenen Umgebungen ausgebildet und erfahren sind, wird Ihnen die theoretischen Kenntnisse effizient vermitteln, aber vor allem das praktische Wissen aus ihrer eigenen Erfahrung zur Verfügung stellen: eine der besonderen Qualitäten dieser Weiterbildung.

Diese Beherrschung des Themas wird durch die Effizienz der methodischen Gestaltung ergänzt. Die Methode wurde von einem multidisziplinären Team von E-Learning-Experten entwickelt und integriert die neuesten Fortschritte in der Bildungstechnologie. Auf diese Weise können Sie mit einer Reihe komfortabler und vielseitiger Multimedia-Tools lernen, die Ihnen die nötige Handlungsfähigkeit für Ihre Fortbildung bieten.

Das Design dieses Programms basiert auf problemorientiertem Lernen: ein Ansatz, der Lernen als einen eminent praktischen Prozess begreift. Um dies aus der Ferne zu erreichen, wird die Telepraxis eingesetzt. Mit Hilfe eines innovativen interaktiven Videosystems und dem Learning From an Expert können Sie sich Wissen aneignen, als ob Sie sich in der Situation befänden, die Sie gerade lernen. Ein Konzept, das es ermöglichen wird, das Lernen auf eine realistischere und dauerhaftere Weise zu integrieren und zu festigen.

Mit einem methodischen Konzept, das auf bewährten Lehrtechniken basiert, führt Sie dieser innovative Private Masterstudiengang in Künstliche Intelligenz und Wissensmodellierung durch verschiedene Lehransätze, um Ihnen ein dynamisches und effektives Lernen zu ermöglichen"

Unser innovatives Konzept der Telepraxis wird Ihnen die Möglichkeit geben, durch eine immersive Erfahrung zu lernen, die Ihnen eine schnellere Integration und einen viel realistischeren Blick auf die Inhalte ermöglicht: “Learning from an Expert”

Das Ziel ist es, hochqualifizierte Fachkräfte für die Berufspraxis zu spezialisieren Ein Ziel, das im Übrigen auf globaler Ebene durch die Förderung einer menschlichen Entwicklung ergänzt wird, die den Grundstein für eine bessere Gesellschaft legt. Dieses Ziel wird erreicht, indem Fachleuten geholfen wird, ein viel höheres Maß an Kompetenz und Kontrolle zu erlangen. Ein Vorhaben, welches sie in wenigen Monaten mit einer Fortbildung von hoher Intensität und Präzision erreichen können. 

Wenn es Ihr Ziel ist, Ihre Fähigkeiten auf neue Wege des Erfolgs und der Entwicklung auszurichten, dann ist dieses Programm das Richtige für Sie: eine Fortbildung, die auf Spitzenleistungen abzielt"

Allgemeine Ziele

• Fortbilden in Wissenschaft und Technik für die Praxis der Computertechnik 
• Erlangen von umfassenden Kenntnissen auf dem Gebiet der Computerwissenschaften 
• Erlangen von umfassenden Kenntnissen auf dem Gebiet der Computerstruktur 
• Erwerben der notwendigen Kenntnisse in der Softwareentwicklung 
• Wiederholen der mathematischen, statistischen und physikalischen Grundlagen, die für dieses Fach unerlässlich sind 

Spezifische Ziele

Modul 1. Grundlagen der Programmierung

• Verstehen der grundlegenden Struktur eines Computers, von Software und allgemeinen Programmiersprachen 
• Lernen, wie man Algorithmen entwirft und interpretiert, die die notwendige Grundlage für die Softwareentwicklung sind 
• Verstehen der wesentlichen Elemente eines Computerprogramms, wie z. B. Datentypen, Operatoren, Ausdrücke, Anweisungen, E/A und Steueranweisungen 
• Verstehen der verschiedenen Datenstrukturen,die in allgemeinen Programmiersprachen zur Verfügung stehen, sowohl statisch als auch dynamisch, und Erwerben der wesentlichen Kenntnisse für den Umgang mit Dateien 
• Kennen der verschiedenen Softwaretesttechniken und der Bedeutung der Erstellung einer guten Dokumentation zusammen mit einem guten Quellcode 
• Erlernen der grundlegenden Konzepte der Programmiersprache C++, einer der am häufigsten verwendeten Sprachen der Welt

Modul 2. Datenstruktur

• Lernen der Grundlagen der Programmierung in der Sprache C++, einschließlich Klassen, Variablen, bedingte Ausdrücke und Objekte 
• Verstehen von abstrakten Datentypen, linearen Datenstrukturtypen, einfachen und komplexen hierarchische Datenstrukturen und deren Implementierung in C++  
• Verstehen der Funktionsweise von fortgeschrittenen Datenstrukturen, die nicht den üblichen entsprechen 
• Verstehen der Theorie und Praxis im Zusammenhang mit der Verwendung von Prioritätsheaps und Prioritätswarteschlangen  
• Lernen der Funktionsweise von Hash-Tabellen als abstrakte Datentypen und Funktionen  
• Verstehen der Graphentheorie sowie fortgeschrittene Graph-Algorithmen und Konzepte

Modul 3. Algorithmen und Komplexität

• Erlernen der wichtigsten Strategien für den Entwurf von Algorithmen sowie der verschiedenen Methoden und Maße für die Berechnung von Algorithmen 
• Kennen der wichtigsten Sortieralgorithmen, die in der Softwareentwicklung verwendet werden 
• Verstehen, wie verschiedene Algorithmen mit Bäumen, Heaps und Graphen arbeiten 
• Verstehen der Funktionsweise von Greedy-Algorithmen, ihrer Strategie und Beispiele für ihre Anwendung bei den wichtigsten bekannten Problemen  Kennen der Verwendung von Greedy-Algorithmen auf Graphen  
• Kennen der wichtigsten Strategien der Suche nach minimalen Pfaden, mit der Annäherung an wesentliche Probleme des Feldes und Algorithmen zu deren Lösung 
• Verstehen der Backtracking-Technik und ihrer wichtigsten Anwendungen sowie anderer alternativer Techniken 

Modul 4. Fortgeschrittener Algorithmusentwurf

• Vertiefen in fortgeschrittenes Algorithmen-Design, Analysieren von rekursiven und Divide-and-Conquer-Algorithmen sowie Durchführen von amortisierten Analysen
• Verstehen der Konzepte der dynamischen Programmierung und Algorithmen für NP-Probleme 
• Verstehen der Funktionsweise der kombinatorischen Optimierung, sowie der verschiedenen Randomisierungsalgorithmen und parallelen Algorithmen  
• Kennen und Verstehen der Funktionsweise der verschiedenen lokalen und Kandidaten-Suchmethoden  
• Erlernen der Mechanismen der formalen Verifikation von Programmen und iterativen Programmen, einschließlich der Logik erster Ordnung und des formalen Systems von Hoare 
• Lernen der Funktionsweise einiger der wichtigsten numerischen Methoden wie die Bisektionsmethode, die Newton-Raphson-Methode und die Sekantenmethode

Modul 5. Computerlogik

• Lernen der Grundlagen der Berechnungslogik, wofür sie verwendet wird und die Gründe für ihre Verwendung 
• Kennen der verschiedenen Strategien der Formalisierung und Deduktion in der Aussagenlogik, einschließlich des natürlichen Schlussfolgerns, der axiomatischen Deduktion und der natürlichen Deduktion, sowie der primitiven Regeln der Aussagenlogik 
• Erwerben von fortgeschrittenen Kenntnissen in der Aussagenlogik, die sich mit ihrer Semantik und den wichtigsten Anwendungen dieser Logik wie z. B. logischen Schaltkreisen, befassen 
• Verstehen der Prädikatenlogik sowohl für den Kalkül der natürlichen Deduktion von Prädikaten als auch für Formalisierungs- und Deduktionsstrategien für die Prädikatenlogik 
• Verstehen der Grundlagen der natürlichen Sprache und ihres deduktiven Mechanismus  
• Einführen in die logische Programmierung mit der Sprache PROLOG

Modul 6. Künstliche Intelligenz und Wissensmodellierung

• Festlegen der Grundlagen der künstlichen Intelligenz und der Wissensmodellierung durch einen kurzen Blick auf die Geschichte der künstlichen Intelligenz bis zum heutigen Tag 
• Verstehen der wesentlichen Konzepte der Suche in der künstlichen Intelligenz, sowohl der informierten als auch der uninformierten Suche 
• Verstehen, wie Künstliche Intelligenz in Spielen funktioniert 
• Erlernen der grundlegenden Konzepte von neuronalen Netzwerken und der Verwendung genetischer Algorithmen 
• Aneignen geeigneter Mechanismen zur Darstellung von Wissen, insbesondere im Hinblick auf das semantische Web 
• Verstehen der Funktionsweise von Expertensystemen und Systemen zur Entscheidungsunterstützung 

Modul 7. Intelligente Systeme

• Erlernen aller Konzepte im Zusammenhang mit der Agententheorie und der Agentenarchitektur sowie deren Argumentationsprozess 
• Verstehen der Theorie und Praxis, die hinter den Konzepten von Information und Wissen stehen, sowie der verschiedenen Arten der Darstellung von Wissen 
• Verstehen der Theorie der Ontologien, sowie Lernen von Sprachen für Ontologien und Software für die Erstellung von Ontologien  
• Erlernen unterschiedlicher Modelle der Wissensdarstellung, wie Vokabulare, Taxonomien, Thesauri, Mind Maps und andere  
• Verstehen, wie semantische Reasoner, wissensbasierte Systeme und Expertensysteme funktionieren 
• Wissen, wie das semantische Web funktioniert, seinen aktuellen und zukünftigen Stand, sowie Anwendungen, die auf dem semantischen Web basieren

Modul 8. Maschinelles Lernen und Data Mining

• Einführen in die Prozesse der Wissensentdeckung und grundlegende Konzepte des maschinellen Lernens 
• Lernen der Methoden zur Datenexploration und -vorverarbeitung sowie verschiedener auf Entscheidungsbäumen basierender Algorithmen 
• Verstehen der Funktionsweise der Bayesschen Methoden sowie der Regressions- und kontinuierlichen Antwortmethoden 
• Verstehen der verschiedenen Klassifizierungsregeln und der Bewertung von Klassifikatoren, durch Erlernen der Verwendung von Konfusionsmatrizen und numerischer Bewertung, der Kappa-Statistik und der ROC-Kurve 
• Erwerben grundlegender Kenntnisse in den Bereichen Text Mining, Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und Clustering 
• Vertiefen der Kenntnisse über neuronale Netze, von einfachen neuronalen Netzen bis hin zu rekurrenten neuronalen Netzen

Modul 9. Multi-Agenten-Systeme und rechnergestützte Wahrnehmung

• Verstehen der grundlegenden und fortgeschrittenen Konzepte im Zusammenhang mit Agenten und Multiagentensystemen 
• Untersuchen des FIPA-Standards für Agenten unter Berücksichtigung der Kommunikation zwischen Agenten, der Agentenverwaltung und der Architektur sowie anderer Aspekte 
• Vertiefen der Kenntnisse über die JADE-Plattform (Java Agent Development Framework) und Lernen, sowohl grundlegende als auch fortgeschrittene Konzepte darin zu programmieren, einschließlich Fragen der Kommunikation und der Agentenerkennung 
• Vermitteln der Grundlagen der Verarbeitung natürlicher Sprache, wie z. B. der automatischen Spracherkennung und der Computerlinguistik 
• Verstehen der Funktionsweise von Computer Vision, digitaler Bildanalyse, Bildtransformation und -segmentierung in allen Einzelheiten

Modul 10. Bio-inspiriertes Computing

• Einführen in das Konzept des bio-inspirierten Computings sowie Verständnis für die Funktionsweise der verschiedenen Arten von sozialen Anpassungsalgorithmen und genetischen Algorithmen 
• Vertiefen des Studiums der verschiedenen Modelle der evolutionären Berechnung, Kennen ihrer Strategien, Programmierung, Algorithmen und Modelle, die auf der Schätzung von Verteilungen basieren 
• Verstehen der wichtigsten Strategien zur Erkundung und Ausnutzung des Raums für genetische Algorithmen  
• Verstehen der Funktionsweise der evolutionären Programmierung bei Lernproblemen und Mehrzielproblemen  
• Lernen der wesentlichen Konzepte im Zusammenhang mit neuronalen Netzwerken und Verstehen, wie sie in realen Anwendungsfällen in so unterschiedlichen Bereichen wie medizinische Forschung, Wirtschaft und Computer Vision funktionieren

Ein Weg zu Fortbildung und beruflichem Wachstum, der Sie zu mehr Wettbewerbsfähigkeit auf dem Arbeitsmarkt führt"