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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. Expertensysteme
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. Tools für die Entwicklung von Assistenten: 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. Datentypen und Datenlebenszyklus

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. Nichtparametrische 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 Agenten
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. Wissensrepräsentation

6.4.1. Die Bedeutung der Wissensrepräsentation
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. Korrelationsmaßnahmen
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. Fine Tuning 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 Vorverarbeitungs-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. Konstruktion 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 Architektur des Visual Cortex

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. Objekterkennung

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-Netzwerks 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 RNN
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 die Sicht
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 Transformer-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. Bioinspiriertes 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. Linguistische Modelle und Anwendungen der künstlichen Intelligenz

16.1. Klassische linguistische Modelle und ihre Bedeutung für die KI

16.1.1. Generative und transformatorische Grammatik
16.1.2. Strukturelle linguistische Theorie
16.1.3. Theorie der formalen Grammatik
16.1.4. Anwendungen der klassischen Modelle in der KI

16.2. Probabilistische Modelle in der Linguistik und ihre Anwendung in der KI

16.2.1. Versteckte Markov-Modelle (HMM)
16.2.2. Statistische Sprachmodelle
16.2.3. Überwachte und unüberwachte Lernalgorithmen
16.2.4. Anwendungen in der Spracherkennung und Textverarbeitung

16.3. Regelbasierte Modelle und ihre Implementierung in der KI. GPT

16.3.1. Formale Grammatiken und Regelsysteme
16.3.2. Wissensrepräsentation und Berechnungslogik
16.3.3. Expertensysteme und Inferenzmaschinen
16.3.4. Anwendungen in Dialogsystemen und virtuellen Assistenten

16.4. Deep-Learning-Modelle in der Linguistik und ihre Anwendung in der KI

16.4.1. Faltungsneuronale Netze für die Textverarbeitung
16.4.2. Rekurrente Neuronale Netze und LSTM für die Sequenzmodellierung
16.4.3. Aufmerksamkeitsmodelle und Transformatoren. APERTIUM
16.4.4. Anwendungen in der maschinellen Übersetzung, Texterzeugung und Stimmungsanalyse

16.5. Verteilte Sprachrepräsentationen und ihre Auswirkungen in der KI

16.5.1. Word Embeddings und Vektorraummodelle
16.5.2. Verteilte Repräsentationen von Sätzen und Dokumenten
16.5.3. Bag-of-Words-Modelle und kontinuierliche Sprachmodelle
16.5.4. Anwendungen für Informationsabruf, Clustering von Dokumenten und Empfehlungen von Inhalten

16.6. Modelle der maschinellen Übersetzung und ihre Entwicklung in der KI. Lilt

16.6.1. Statistische und regelbasierte Übersetzungsmodelle
16.6.2. Fortschritte in der neuronalen maschinellen Übersetzung
16.6.3. Hybride Ansätze und mehrsprachige Modelle
16.6.4. Anwendungen in Online-Übersetzungs- und Inhaltslokalisierungsdiensten

16.7. Modelle der Stimmungsanalyse und ihre Nützlichkeit in der KI

16.7.1. Methoden zur Klassifizierung von Gefühlen
16.7.2. Erkennung von Emotionen in Texten
16.7.3. Analyse von Nutzermeinungen und Kommentaren
16.7.4. Anwendungen in sozialen Netzwerken, Analyse von Produktmeinungen und Kundenservice

16.8. Modelle zur Sprachgenerierung und ihre Anwendung in der KI. TransPerfect Globallink

16.8.1. Autoregressive Textgenerierungsmodelle
16.8.2. Konditionierte und kontrollierte Texterzeugung
16.8.3. GPT-basierte Modelle zur Erzeugung natürlicher Sprache
16.8.4. Anwendungen für automatisches Schreiben, Textzusammenfassung und intelligente Konversation

16.9. Spracherkennungsmodelle und ihre Integration in die KI

16.9.1. Methoden zur Extraktion von Audiomerkmalen
16.9.2. Auf neuronalen Netzwerken basierende Spracherkennungsmodelle
16.9.3. Verbesserungen der Genauigkeit und Robustheit der Spracherkennung
16.9.4. Anwendungen in virtuellen Assistenten, Transkriptionssystemen und sprachbasierter Gerätesteuerung

16.10. Herausforderungen und Zukunft von linguistischen Modellen in der KI

16.10.1. Herausforderungen beim Verstehen natürlicher Sprache
16.10.2. Beschränkungen und Verzerrungen in aktuellen linguistischen Modellen
16.10.3. Forschung und zukünftige Trends bei linguistischen KI-Modellen
16.10.4. Auswirkungen auf zukünftige Anwendungen wie allgemeine künstliche Intelligenz (AGI) und menschliches Sprachverständnis. SmartCAt

Modul 17. KI und Echtzeit-Übersetzung

17.1. Einführung in die Echtzeit-Übersetzung mit KI

17.1.1. Definition und grundlegende Konzepte
17.1.2. Bedeutung und Anwendungen in verschiedenen Kontexten
17.1.3. Herausforderungen und Chancen
17.1.4. Tools wie Fluently oder Voice Tra

17.2. Grundlagen der künstlichen Intelligenz in der Übersetzung

17.2.1. Kurze Einführung in die künstliche Intelligenz
17.2.2. Spezifische Anwendungen in der Übersetzung
17.2.3. Relevante Modelle und Algorithmen

17.3. KI-basierte Echtzeit-Übersetzungstools

17.3.1. Beschreibung der wichtigsten verfügbaren Tools
17.3.2. Vergleich der Funktionalitäten und Merkmale
17.3.3. Anwendungsfälle und praktische Beispiele

17.4. Neuronale maschinelle Übersetzungsmodelle (NMT). SDL language Cloud

17.4.1. Prinzipien und Funktionsweise von NMT-Modellen
17.4.2. Vorteile gegenüber traditionellen Ansätzen
17.4.3. Entwicklung und Evolution von NMT-Modellen

17.5. Natürliche Sprachverarbeitung (NLP) in der Echtzeit-Übersetzung. SayHi TRanslate

17.5.1. Grundlegende Konzepte des NLP für die Übersetzung
17.5.2. Vor- und Nachbearbeitungstechniken
17.5.3. Verbesserung der Kohärenz und Kohäsion des übersetzten Textes

17.6. Mehrsprachige und multimodale Übersetzungsmodelle

17.6.1. Übersetzungsmodelle, die mehrere Sprachen unterstützen
17.6.2. Integration von Modalitäten wie Text, Sprache und Bilder
17.6.3. Herausforderungen und Überlegungen bei der mehrsprachigen und multimodalen Übersetzung

17.7. Qualitätsbewertung bei Echtzeit-Übersetzungen mit KI

17.7.1. Metriken zur Bewertung der Übersetzungsqualität
17.7.2. Automatische und menschliche Bewertungsmethoden. iTranslate Voice
17.7.3. Strategien zur Verbesserung der Übersetzungsqualität

17.8. Integration von Echtzeit-Übersetzungstools in professionelle Umgebungen

17.8.1. Einsatz von Übersetzungstools bei der täglichen Arbeit
17.8.2. Integration mit Content-Management- und Lokalisierungssystemen
17.8.3. Anpassung von Tools an spezifische Benutzerbedürfnisse

17.9. Ethische und soziale Herausforderungen bei der Echtzeit-Übersetzung mit KI

17.9.1. Verzerrungen und Diskriminierung in der maschinellen Übersetzung
17.9.2. Datenschutz und -sicherheit von Benutzerdaten
17.9.3. Auswirkungen auf die sprachliche und kulturelle Vielfalt

17.10. Die Zukunft der KI-basierten Echtzeit-Übersetzung. Applingua

17.10.1. Aufkommende Trends und technologische Entwicklungen
17.10.2. Zukunftsperspektiven und mögliche innovative Anwendungen
17.10.3. Auswirkungen auf die globale Kommunikation und die linguistische Zugänglichkeit

Modul 18. Tools und Plattformen für KI-gestützte Übersetzung

18.1. Einführung in Tools und Plattformen für KI-gestützte Übersetzung

18.1.1. Definition und grundlegende Konzepte
18.1.2. Kurze Geschichte und Entwicklung
18.1.3. Bedeutung und Nutzen für die professionelle Übersetzung

18.2. Die wichtigsten KI-gestützten Übersetzungstools

18.2.1. Beschreibung und Funktionalitäten der marktführenden Tools
18.2.2. Vergleich der Funktionen und Preise
18.2.3. Anwendungsfälle und praktische Beispiele

18.3. KI-gestützte Übersetzungsplattformen im professionellen Bereich. Wordfast

18.3.1. Beschreibung beliebter KI-gestützter Übersetzungsplattformen
18.3.2. Spezifische Funktionalitäten für Übersetzungsteams und Agenturen
18.3.3. Integration mit anderen Projektmanagementsystemen und -tools

18.4. In KI-gestützten Übersetzungstools implementierte maschinelle Übersetzungsmodelle

18.4.1. Statistische Übersetzungsmodelle
18.4.2. Neuronale Übersetzungsmodelle
18.4.3. Fortschritte in der neuronalen maschinellen Übersetzung (NMT) und ihre Auswirkungen auf KI-gestützte Übersetzungstools

18.5. Integration von linguistischen Ressourcen und Datenbanken in KI-gestützten Übersetzungstools

18.5.1. Verwendung von Korpus und linguistischen Datenbanken zur Verbesserung der Genauigkeit der Übersetzung
18.5.2. Integration von Fachwörterbüchern und Glossaren
18.5.3. Bedeutung von Kontext und spezifischer Terminologie bei der KI-unterstützten Übersetzung

18.6. Benutzeroberfläche und Benutzererfahrung in KI-gestützten Übersetzungstools

18.6.1. Design und Benutzerfreundlichkeit von Benutzeroberflächen
18.6.2. Personalisierung und Einstellung der Präferenzen
18.6.3. Barrierefreiheit und mehrsprachige Unterstützung auf den Plattformen für KI-gestützte Übersetzung

18.7. Qualitätsbewertung bei der KI-gestützten Übersetzung

18.7.1. Metriken zur Bewertung der Übersetzungsqualität
18.7.2. Maschinelle vs. menschliche Bewertung
18.7.3. Strategien zur Verbesserung der KI-gestützten Übersetzungsqualität

18.8. Integration von KI-gestützten Übersetzungstools in den Arbeitsablauf des Übersetzers

18.8.1. Einbindung von KI-gestützten Übersetzungstools in den Übersetzungsprozess
18.8.2. Optimierung des Arbeitsablaufs und Steigerung der Produktivität
18.8.3. Kollaboration und Teamarbeit in KI-gestützten Übersetzungsumgebungen

18.9. Ethische und soziale Herausforderungen bei der Verwendung von KI-gestützten Übersetzungstools

18.9.1. Verzerrungen und Diskriminierung in der maschinellen Übersetzung
18.9.2. Datenschutz und -sicherheit von Benutzerdaten
18.9.3. Auswirkungen auf den Übersetzerberuf und auf die sprachliche und kulturelle Vielfalt

18.10. Die Zukunft von KI-gestützten Übersetzungstools und -plattformen

18.10.1. Aufkommende Trends und technologische Entwicklungen
18.10.2. Zukunftsperspektiven und mögliche innovative Anwendungen
18.10.3. Auswirkungen auf die Ausbildung und berufliche Entwicklung im Bereich der Übersetzung

Modul 19. Integration von Spracherkennungstechnologien in maschinelles Dolmetschen

19.1. Einführung in die Integration von Spracherkennungstechnologien in das maschinelle Dolmetschen

19.1.1. Definition und grundlegende Konzepte
19.1.2. Kurze Geschichte und Entwicklung. Kaldi
19.1.3. Bedeutung und Nutzen auf dem Gebiet des Dolmetschens

19.2. Grundsätze der Spracherkennung für maschinelles Dolmetschen

19.2.1. Wie die Spracherkennung funktioniert
19.2.2. Verwendete Technologien und Algorithmen
19.2.3. Arten von Spracherkennungssystemen

19.3. Entwicklung und Verbesserungen von Spracherkennungstechnologien

19.3.1. Neueste technologische Entwicklungen. Speech Recognition
19.3.2. Verbesserungen bei Genauigkeit und Geschwindigkeit
19.3.3. Anpassung an verschiedene Akzente und Dialekte

19.4. Spracherkennungsplattformen und -tools für das maschinelle Dolmetschen

19.4.1. Beschreibung der wichtigsten verfügbaren Plattformen und Tools
19.4.2. Vergleich der Funktionalitäten und Merkmale
19.4.3. Anwendungsfälle und praktische Beispiele. Speechmatics

19.5. Integration von Spracherkennungstechnologien in maschinelle Dolmetschersysteme

19.5.1. Entwurf und Implementierung von maschinellen Dolmetschersystemen mit Spracherkennung
19.5.2. Anpassung an verschiedene Dolmetschumgebungen und -situationen
19.5.3. Technische und infrastrukturelle Überlegungen

19.6. Optimierung der Benutzererfahrung beim maschinellen Dolmetschen mit Spracherkennung

19.6.1. Gestaltung von intuitiven und benutzerfreundlichen Benutzeroberflächen
19.6.2. Personalisierung und Einstellung der Präferenzen. OTTER.ai
19.6.3. Barrierefreiheit und mehrsprachige Unterstützung in maschinellen Dolmetschersystemen

19.7. Qualitätsbewertung beim maschinellen Dolmetschen mit Spracherkennung

19.7.1. Metriken zur Bewertung der Dolmetschqualität
19.7.2. Maschinelle vs. menschliche Bewertung
19.7.3. Strategien zur Verbesserung der Qualität des maschinellen Dolmetschens mit Spracherkennung

19.8. Ethische und soziale Herausforderungen bei der Verwendung von Spracherkennungstechnologien im maschinellen Dolmetschen

19.8.1. Datenschutz und -sicherheit von Benutzerdaten
19.8.2. Verzerrung und Diskriminierung bei der Spracherkennung
19.8.3. Auswirkungen auf den Beruf des Dolmetschers und auf die sprachliche und kulturelle Vielfalt

19.9. Spezifische Anwendungen des maschinellen Dolmetschens mit Spracherkennung

19.9.1. Echtzeitdolmetschen im geschäftlichen und kommerziellen Umfeld
19.9.2. Fern- und Telefondolmetschen mit Spracherkennung
19.9.3. Dolmetschen bei internationalen Veranstaltungen und Konferenzen

19.10. Die Zukunft der Integration von Spracherkennungstechnologien in das maschinelle Dolmetschen

19.10.1. Aufkommende Trends und technologische Entwicklungen. CMU Sphinx
19.10.2. Zukunftsperspektiven und mögliche innovative Anwendungen
19.10.3. Auswirkungen auf die globale Kommunikation und die Beseitigung von Sprachbarrieren

Modul 20. Design von mehrsprachigen Schnittstellen und Chatbots mit KI-Tools

20.1. Grundlagen mehrsprachiger Schnittstellen

20.1.1. Designprinzipien für Mehrsprachigkeit: Benutzerfreundlichkeit und Zugänglichkeit mit KI
20.1.2. Schlüsseltechnologien: Verwendung von TensorFlow und PyTorch für die Schnittstellenentwicklung
20.1.3. Fallstudien: Analyse erfolgreicher Schnittstellen mit KI

20.2. Einführung in KI-Chatbots

20.2.1. Die Entwicklung von Chatbots: von einfachen zu KI-gesteuerten
20.2.2. Vergleich von Chatbots: Regeln vs. KI-basierte Modelle
20.2.3. Komponenten von KI-gesteuerten Chatbots: Verwendung von Natural Language Understanding (NLU)

20.3. Architekturen mehrsprachiger Chatbots mit KI

20.3.1. Entwurf skalierbarer Architekturen mit IBM Watson
20.3.2. Integration von Chatbots in Plattformen mit Microsoft Bot Framework
20.3.3. Upgrades und Wartung mit KI-Tools

20.4. Natürliche Sprachverarbeitung (NLP) für Chatbots

20.4.1. Syntaktische und semantische Analyse mit Google BERT
20.4.2. Training von Sprachmodellen mit OpenAI GPT
20.4.3. Anwendung von NLP-Tools wie spaCy in Chatbots

20.5. Entwicklung von Chatbots mit KI-Frameworks

20.5.1. Implementierung mit Google Dialogflow
20.5.2. Erstellung und Training von Unterhaltungsflüssen mit IBM Watson
20.5.3. Erweiterte Anpassungen mit KI-APIs wie Microsoft LUIS

20.6. Konversations- und Kontextmanagement in Chatbots

20.6.1. Zustandsmodelle mit Rasa für Chatbots
20.6.2. Konversationsmanagement-Strategien mit Deep Learning
20.6.3. Auflösung von Mehrdeutigkeiten und Korrekturen in Echtzeit mit KI

20.7. UX/UI-Design für mehrsprachige Chatbots mit KI

20.7.1. Benutzerzentriertes Design mit KI-Datenanalyse
20.7.2. Kulturelle Anpassung mit automatischen Lokalisierungstools
20.7.3. Benutzerfreundlichkeitstests mit KI-basierten Simulationen

20.8. Integration von Chatbots in mehrere Kanäle mit KI

20.8.1. Omnichannel-Entwicklung mit TensorFlow
20.8.2. Sichere und private Integrationsstrategien mit KI-Technologien
20.8.3. Sicherheitsüberlegungen mit kryptographischen KI-Algorithmen

20.9. Datenanalyse und Optimierung von Chatbots

20.9.1. Verwendung von Analyseplattformen wie Google Analytics für Chatbots
20.9.2. Leistungsoptimierung mit Machine-Learning-Algorithmen
20.9.3. Maschinelles Lernen zur kontinuierlichen Chatbot-Verfeinerung

20.10. Implementierung eines mehrsprachigen Chatbots mit KI

20.10.1. Projektdefinition mit KI-Management-Tools
20.10.2. Technische Implementierung mit TensorFlow oder PyTorch
20.10.3. Bewertung und Feinabstimmung auf der Grundlage von Machine Lea

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