Ein 100%iger Online-Hochschulkurs, mit dem Sie innovative Lösungen auf der Grundlage von künstlicher Intelligenz entwickeln werden. Sie werden im Bereich der Robotik brillieren!"

Die Industrie 4.0 revolutioniert das Unternehmensumfeld vollständig, indem sie Technologien wie künstliche Intelligenz zur Automatisierung der Arbeitsabläufe einsetzt. Intelligente Agenten helfen also den Einrichtungen, Routineaufgaben zu mechanisieren, so dass sich die Mitarbeiter auf strategischere oder kreativere Tätigkeiten konzentrieren können. Auf diese Weise bringen diese Werkzeuge auch zusätzliche Vorteile wie eine höhere betriebliche Effizienz und sogar geringere Arbeitskosten. Darüber hinaus sind Algorithmen nützlich für die Optimierung von Geschäftsprozessen, indem sie Muster, Trends und Verbesserungsmöglichkeiten in verschiedenen Bereichen (z. B. Lieferkette, Logistik, Marketing usw.) erkennen.

Vor diesem Hintergrund bietet TECH einen Universitätskurs in Intelligente Agenten und Künstliche Intelligenz an. Er umfasst 150 Unterrichtsstunden und zielt darauf ab, die Studenten in der praktischen Anwendung verschiedener Techniken und Algorithmen der künstlichen Intelligenz (z. B. künstliche neuronale Netze) zu spezialisieren. Zu diesem Zweck reicht das akademische Programm von der Untersuchung der Verbindungen zwischen Gehirn und Algorithmus bis hin zu den Grundlagen des maschinellen Lernens und des Deep Learning. Während des Kurses erwerben die Studenten praktische Fähigkeiten, bei denen ihre Programmierkenntnisse vertiefen werden. Der Lehrplan befasst sich auch mit der Technik der probabilistischen Inferenz, so dass die Absolventen in der Lage sind, ein breites Spektrum von Situationen zu modellieren, von der Bildklassifizierung bis zur Wettervorhersage.

Darüber hinaus werden die Konzepte im Rahmen des Hochschulstudiums durch die von TECH entwickelte Relearning-Lehrmethodik vertieft. Auf diese Weise werden die Studenten durch Wiederholung eine umfassende Beherrschung der fortgeschrittenen theoretischen und praktischen Anwendungen erreichen. Es ist wichtig zu erwähnen, dass diese Fortbildung nicht an starre Zeitpläne oder kontinuierliche Evaluierungspläne gebunden ist. In diesem Sinne bietet sie den Studenten die Möglichkeit, ihren akademischen Fortschritt selbst zu steuern. Dazu benötigen sie nur ein internetfähiges Gerät, um auf den virtuellen Campus zuzugreifen und eine umfassende Bildungserfahrung zu machen. 

Verwalten Sie Lernalgorithmen durch Verstärkung dank der laut Forbes besten digitalen Universität der Welt"

Dieser Universitätskurs in Intelligente Agenten und Künstliche Intelligenz enthält das vollständigste und aktuellste Programm auf dem Markt. Seine herausragendsten Merkmale sind:

• Die Entwicklung von Fallstudien, die von Experten für Robotik vorgestellt werden
• Der anschauliche, schematische und äußerst praxisnahe Inhalt vermittelt alle für die berufliche Praxis unverzichtbaren wissenschaftlichen und praktischen Informationen
• Die praktischen Übungen, bei denen der Selbstbewertungsprozess zur Verbesserung des Lernens durchgeführt werden kann
• Sein besonderer Schwerpunkt liegt auf innovativen Methoden 
• Theoretische Lektionen, Fragen an den Experten, Diskussionsforen zu kontroversen Themen und individuelle Reflexionsarbeit
• Die Verfügbarkeit des Zugangs zu Inhalten von jedem festen oder tragbaren Gerät mit Internetanschluss

Sie werden die Kohonen-Netze beherrschen um Aufgaben des unüberwachten Lernens durchzuführen, wie z. B. die Datenklassifizierung und Clustering"

Zu den Dozenten des Programms gehören Spezialisten aus der Branche, die ihre Berufserfahrung in diese Fortbildung einbringen, sowie renommierte Fachleute von Referenzgesellschaften und angesehenen Universitäten. 

Die multimedialen Inhalte, die mit der neuesten Bildungstechnologie entwickelt wurden, werden der Fachkraft ein situiertes und kontextbezogenes Lernen ermöglichen, d. h. eine simulierte Umgebung, die eine immersive Fortbildung bietet, die auf die Ausführung von realen Situationen ausgerichtet ist. 

Das Konzept dieses Programms konzentriert sich auf problemorientiertes Lernen, bei dem die Fachkraft versuchen muss, die verschiedenen Situationen aus der beruflichen Praxis zu lösen, die während des gesamten Studiengangs gestellt werden. Zu diesem Zweck wird sie von einem innovativen interaktiven Videosystem unterstützt, das von renommierten Experten entwickelt wurde.  

Sie werden Gauß-Filter bei der Bildbearbeitung anwenden, um Rauschen in visuellen Elementen zu glätten und zu entfernen"

Mit dem Relearning-System von TECH lernen Sie in Ihrem eigenen Rhythmus, ohne von äußeren Zwängen wie der Anreise zu Studienzentren abhängig zu sein.

Dieser Universitätsabschluss, der 150 Unterrichtsstunden umfasst, vermittelt den Studenten ein solides Verständnis von intelligenten Agenten und künstlicher Intelligenz. Durch einen theoretisch-praktischen Ansatz wird sich der Lehrplan auf Aspekte wie Robotik und die Verbindungen zwischen dem Gehirn und Algorithmen konzentrieren. Der Lehrplan wird wiederum die Bedeutung von Techniken der künstlichen neuronalen Netze hervorheben, damit Roboter ihre Umgebung wahrnehmen, autonome Entscheidungen treffen und effektiv mit dem Menschen interagieren können. Ebenso wird in den Lehrmaterialien das probabilistische Inferenzverfahren detailliert analysiert, um diese Maschinen in die Lage zu versetzen, probabilistische Schlussfolgerungen über Unsicherheitsumgebungen zu ziehen.

Mit diesem Universitätsabschluss werden Sie in nur 150 Stunden zu einem erfolgreichen Robotikingenieur“ 

Modul 1. Intelligente Agenten. Anwendung von Künstlicher Intelligenz bei Robotern und Softbots

1.1. Intelligente Agenten und künstliche Intelligenz

1.1.1. Intelligente Roboter. Künstliche Intelligenz
1.1.2. Intelligente Agenten

1.1.2.1. Hardware-Agenten. Robots
1.1.2.2. Software-Agenten. Softbots

1.1.3. Robotik-Anwendungen

1.2. Die Verbindung zwischen Gehirn und Algorithmus

1.2.1. Biologische Inspiration für künstliche Intelligenz 
1.2.2. In Algorithmen implementiertes logisches Denken. Typologie
1.2.3. Erklärbarkeit von Ergebnissen in Algorithmen der künstlichen Intelligenz
1.2.4. Entwicklung von Algorithmen bis hin zum Deep Learning

1.3. Lösungsraum-Suchalgorithmen

1.3.1. Elemente der Lösungsraumsuche
1.3.2. Lösungsraum-Suchalgorithmen bei Problemen der künstlichen Intelligenz
1.3.3. Anwendungen von Such- und Optimierungsalgorithmen
1.3.4. Suchalgorithmen angewandt auf maschinelles Lernen

1.4. Automatisches Lernen 

1.4.1. Automatisches Lernen
1.4.2. Überwachte Lernalgorithmen
1.4.3. Unüberwachte Lernalgorithmen
1.4.4. Algorithmen für Verstärkungslernen

1.5. Überwachtes Lernen

1.5.1. Methoden des überwachten Lernens 
1.5.2. Entscheidungsbäume für die Klassifizierung
1.5.3. Support-Vektor-Maschinen
1.5.4. Künstliche neuronale Netzwerke
1.5.5. Anwendungen des überwachten Lernens

1.6. Unüberwachtes Lernen 

1.6.1. Unüberwachtes Lernen
1.6.2. Kohonen-Netze
1.6.3. Selbstorganisierende Karten
1.6.4. K-Means-Algorithmus

1.7. Verstärkungslernen 

1.7.1. Verstärkungslernen
1.7.2. Agenten auf Basis von Markov-Prozessen
1.7.3. Algorithmen für Verstärkungslernen
1.7.4. Verstärkungslernen angewandt auf Robotik

1.8. Künstliche neuronale Netze und Deep Learning 

1.8.1. Künstliche Neuronale Netze. Typologie
1.8.2. Neuronale Netzwerkanwendungen
1.8.3. Transformation von Machine Learning zum Deep Learning
1.8.4. Deep-Learning-Anwendungen

1.9. Probabilistische Inferenz

1.9.1. Probabilistische Inferenz
1.9.2. Arten der Inferenz und Definition der Methode
1.9.3. Bayessche Inferenz als Fallstudie
1.9.4. Nichtparametrische Inferenztechniken
1.9.5. Gaußsche Filter

1.10. Von der Theorie zur Praxis: Entwicklung eines intelligenten Roboteragenten 

1.10.1. Einbindung von Modulen des überwachten Lernens in einen Roboteragenten
1.10.2. Einbindung von Modulen des Verstärkungslernens in einen Roboteragenten
1.10.3. Architektur eines durch künstliche Intelligenz gesteuerten Roboteragenten
1.10.4. Professionelle Werkzeuge für die Implementierung des intelligenten Agenten
1.10.5. Phasen der Implementierung von KI-Algorithmen in Roboteragenten

 Die von diesen Fachleuten ausgearbeiteten didaktischen Materialien dieses Studiengangs haben vollständig auf Ihre Berufserfahrung anwendbare Inhalte"