Sie werden genetische Algorithmen beherrschen und sich beruflich durch optimale Lösungen für komplexe Probleme auszeichnen, dank dieses auf Relearning basierenden Universitätskurses"

Der Bereich der künstlichen Intelligenz hat eine Vielzahl von Anwendungen in boomenden Branchen wie Videospiele. Intelligente Systeme sind in der Lage, fortschrittliche Algorithmen zu entwickeln, um Charaktere mit menschenähnlichem Verhalten und humanen Fähigkeiten zu entwerfen. In diesem Zusammenhang konzentriert sich die Spieltheorie auf das strategische Verhalten und die Entscheidungen, die von verschiedenen rationalen Beteiligten in Interaktionssituationen getroffen werden. Auf diese Weise können die Fachleute das Spielerlebnis verbessern und lohnendere Mechanismen für die Nutzer entwickeln. 

Angesichts dieser Realität hat TECH ein bahnbrechendes Programm zur Einführung in die Künstliche Intelligenzentwickelt. Im Rahmen des Studiengangs werden die grundlegenden Prinzipien dieser Branche, wie z. B. das überwachte Lernen oder genetische Algorithmen, eingehend untersucht. Auf diese Weise können die Studenten diese Konzepte effektiv auf ihre praktischen Projekte anwenden. Darüber hinaus wird sich der Lehrplan mit neuronenalen Netzen befassen, einem Berechnungsmodell, das es Maschinen ermöglicht, mit Hilfe der synaptischen Verbindungen des menschlichen Gehirns zu lernen und komplexe Aufgaben auszuführen. Darüber hinaus befasst sich das Programm mit der Verwendung von Thesauri, Vokabularen und Taxonomien zur Klassifizierung von Wissen und zur Optimierung der Verarbeitung von Systemen der künstlichen Intelligenz.

Außerdem wird die Fortbildung zu 100% online durchgeführt. Auf diese Weise können die Studenten ihren Lernprozess zu jeder Tageszeit beginnen und dabei die Vorteile flexibler Arbeitszeiten nutzen, Die Studenten benötigen lediglich ein internetfähiges Gerät, um die virtuelle Plattform zu nutzen. In diesem Sinne stützt sich TECH auch auf die avantgardistische Lehrmethode des Relearning. Diese Methode besteht aus der schrittweisen Wiederholung der wichtigsten Aspekte des akademischen Inhalts und gewährleistet, dass die Studenten ihr Wissen auf progressive und natürliche Weise erweitern. 

Sie werden Ihr Verständnis der Spieltheorie vertiefen, um die strategische Interaktion zwischen rationalen Beteiligten in einer Vielzahl von Wettbewerbssituationen zu modellieren und zu analysieren"

Dieser Universitätskurs in Einführung in die Künstliche Intelligenz enthält das vollständigste und aktuellste Programm auf dem Markt. Die hervorstechendsten Merkmale sind:

• Die Entwicklung von Fallstudien, die von Experten für künstliche Intelligenz 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
• Der besondere Schwerpunkt liegt auf innovativen Methoden der Künstlichen Intelligenz
• 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

Möchten Sie sich auf den Bereich des maschinellen Lernens spezialisieren? Erreichen Sie dies mit diesem Universitätsabschluss in nur 150 Stunden"

Zu den Dozenten des Programms gehören Fachleute aus der Branche, die ihre Erfahrungen in diese Fortbildung einbringen, sowie anerkannte Spezialisten von führenden Gesellschaften und renommierten 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 über die fortschrittlichsten und effektivsten Strategien verfügen, um Probleme wie die Erfüllbarkeit von Nebenbedingungen zu lösen"

Ein Lehrplan, der auf der revolutionären Relearning-Methode basiert, die es Ihnen ermöglicht, komplexe Konzepte effizient und dynamisch zu konsolidieren"

Dieser Universitätskurs vermittelt den Studenten eine solide Grundlage in den fundamentalen Konzepten, Techniken und Anwendungen der künstlichen Intelligenz. Zu diesem Zweck wird der akademische Rundgang von der Suchphase bis hin zu den verschiedenen Arten von Algorithmen reichen. Gleichzeitig vermittelt der Lehrplan den Studenten fortgeschrittene Ansätze, einschließlich der Planung als heuristische Suche. Auf diese Weise können Fachleute effiziente Lösungen für Programmierprobleme in komplexen oder dynamischen Situationen finden. Auch akademische Inhalte werden Richtlinien für die Wissensdarstellung im Semantic Web liefern, um die Interoperabilität von Daten zu verbessern.

Dieser Kurs ermöglicht es Ihnen, Ihr Wissen in einem realen Szenario zu vertiefen, und zwar mit der maximalen wissenschaftlichen Präzision einer technologisch führenden Einrichtung wie TECH"

Modul 1. Künstliche Intelligenz und Wissensmodellierung

1.1. Einführung in künstliche Intelligenz und Knowledge Engineering

1.1.1. Eine kurze Einführung in die Geschichte der künstlichen Intelligenz
1.1.2. Künstliche Intelligenz heute
1.1.3. Wissenstechnik

1.2. Suche

1.2.1. Allgemeine Suchbegriffe
1.2.2. Uninformierte Recherche
1.2.3. Informierte Suche

1.3. Boolesche Erfüllbarkeit, Erfüllbarkeit von Nebenbedingungen und automatische Planung

1.3.1. Boolesche Erfüllbarkeit
1.3.2. Probleme der Erfüllung von Bedingungen
1.3.3. Automatische Planung und PDDL
1.3.4. Planung als heuristische Suche
1.3.5. Planung mit SAT

1.4. Künstliche Intelligenz in Spielen

1.4.1. Spieltheorie
1.4.2. Minimax und Alpha-Beta-Bereinigung
1.4.3. Simulation: Monte Carlo

1.5. Überwachtes und unüberwachtes Lernen

1.5.1. Einführung in Maschinelles Lernen
1.5.2. Klassifizierung
1.5.3. Regression
1.5.4. Überprüfung der Ergebnisse
1.5.5. Clustering

1.6. Neuronale Netzwerke

1.6.1. Biologischer Grundlagen
1.6.2. Computermodell
1.6.3. Überwachte und unüberwachte Neuronennetze
1.6.4. Einfaches Perzeptron
1.6.5. Mehrschichtiges Perzeptron

1.7. Genetische Algorithmen

1.7.1. Geschichte
1.7.2. Biologischer Grundlagen
1.7.3. Problemkodierung
1.7.4. Erzeugung der Ausgangspopulation
1.7.5. Hauptalgorithmus und genetische Funktionen
1.7.6. Bewertung von Personen: Eignung

1.8. Thesauri, Vokabularien, Taxonomien

1.8.1. Wortschatz
1.8.2. Taxonomie
1.8.3. Thesauri
1.8.4. Ontologien

1.9. Darstellung von Wissen: Semantisches Web

1.9.1. Semantisches Web
1.9.2. Spezifikationen: RDF, RDFS und OWL
1.9.3. Schlussfolgerung/Begründung
1.9.4. Verknüpfte Daten

1.10. Expertensysteme und DSS

1.10.1. Expertensysteme
1.10.2. Systeme zur Entscheidungsunterstützun

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