Werden Sie einer der gefragtesten Fachleute der Gegenwart. Erwerben Sie einen Privater Masterstudiengang in Künstliche Intelligenz und Knowledge Engineering mit diesem kompletten Online-Programm"

Entwicklungen, die auf künstlicher Intelligenz basieren, haben bereits 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 in diesem 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 Weiterbildung der Elite an und eröffnen Sie sich neue Wege für Ihr berufliches Fortkommen”

Dieser Privater Masterstudiengang in Künstliche Intelligenz und Knowledge Engineering 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 aktiven Experten vorgestellt werden
• Hochmoderne interaktive Videosysteme
• Der Unterricht wird durch Telepraktika unterstützt
• Ständige Aktualisierung und Recycling-Systeme
• 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
• Verfügbarkeit von Inhalten von jedem festen oder tragbaren Gerät mit Internetanschluss
• Datenbanken mit ergänzenden Unterlagen, die auch nach dem Kurs ständig verfügbar sind

Ein Privater Masterstudiengang, der es Ihnen ermöglicht, in allen Bereichen der Künstliche Intelligenz und Knowledge Engineering mit der Sicherheit einer hochqualifizierten Fachkraft zu arbeiten”

Unser Dozententeam 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 ausgebildeten und erfahrenen Fachleuten aus verschiedenen Bereichen, die das theoretische Wissen effizient vermitteln, aber vor allem das praktische Wissen aus ihrer eigenen Erfahrung in Ihren Dienst stellen: eine der besonderen Qualitäten dieser Weiterbildung.

Diese Beherrschung des Themas wird durch die Effizienz der methodischen Gestaltung ergänzt. Es 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 Ihr Training 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 Learning From an Expert, können Sie sich Wissen aneignen, als ob Sie sich in der Situation befänden, in der Sie gerade lernen. Ein Konzept, das es ermöglichen wird, das Lernen auf eine realistischere und dauerhaftere Weise zu integrieren und zu festigen.

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Mit der Erfahrung von aktiven Fachleuten, Experten für Künstliche Intelligenz und Knowledge Engineering"

Ziel ist es, hochqualifizierte Fachkräfte für die Berufspraxis auszubilden. 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 Ziel, das in nur wenigen Monaten mit hochintensivem, hochpräzisem Training erreicht werden kann.

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

• Wissenschaftliche und technologische Qualifizierung für die Praxis der Computertechnik
• Umfassende Kenntnisse auf dem Gebiet der Informatik erlangen
• Umfassende Kenntnisse auf dem Gebiet der Computerstruktur zu erlangen
• Erwerb der notwendigen Kenntnisse in der Softwareentwicklung 
• Wiederholung der mathematischen, statistischen und physikalischen Grundlagen, die für dieses Fach unerlässlich sind 

Spezifische Ziele 

Modul 1. Grundlagen der Programmierung 

• Die Grundstruktur eines Computers, Software und allgemeine Programmiersprachen verstehen 
• Algorithmen entwerfen und interpretieren lernen, die die notwendige Grundlage für die Entwicklung von Computerprogrammen sind 
• Die wesentlichen Elemente eines Computerprogramms verstehen, wie z.B. die verschiedenen
• Datentypen, Operatoren, Ausdrücke, Anweisungen, E/A- und Steueranweisungen 

Modul 2. Datenstruktur 

• Verstehen der verschiedenen Datenstrukturen,die in allgemeinen Programmiersprachen zur
• Verfügung stehen, sowohl statisch als auch dynamisch, und Erwerb der wesentlichen Kenntnisse für den Umgang mit Dateien 
• Abstrakte Datentypen, lineare Datenstrukturtypen, einfache und komplexe hierarchische
• Datenstrukturen und deren Implementierung in C++ verstehen 
• Verstehen der Funktionsweise von fortgeschrittenen Datenstrukturen, die nicht den üblichen entsprechen 
• Die Theorie und Praxis im Zusammenhang mit der Verwendung von Prioritätsheaps und Prioritätswarteschlangen verstehen 
• Die Funktionsweise von Hash-Tabellen als abstrakte Datentypen und Funktionen kennenlernen 

Modul 3. Algorithmen und Komplexität 

• Die verschiedenen Softwaretesttechniken und die Bedeutung der Erstellung einer guten Dokumentation zusammen mit einem guten Quellcode verstehen 
• Erlernen der grundlegenden Konzepte der Programmiersprache C++, einer der am häufigsten verwendeten Sprachen der Welt 
• Die Grundlagen der Programmierung in der Sprache C++, einschließlich Klassen, Variablen, bedingte Ausdrücke und Objekte 
• Die Graphentheorie sowie fortgeschrittene Graph-Algorithmen und Konzepte verstehen 

Modul 4. Fortgeschrittener Algorithmusentwurf 

• Erlernen der wichtigsten Strategien für den Entwurf von Algorithmen sowie der verschiedenen Methoden und Maße für die Berechnung von Algorithmen 
• Die wichtigsten Sortieralgorithmen, die in der Softwareentwicklung verwendet werden, kennenlernen 
• Verstehen, wie verschiedene Algorithmen mit Bäumen, Heaps und Graphen arbeiten 
• Die Funktionsweise von Greedy-Algorithmen, ihre Strategie und Beispiele für ihre Anwendung bei den wichtigsten bekannten Problemen verstehen Die Verwendung von Greedy-Algorithmen auf Graphen kennenlernen 
• Die wichtigsten Strategien der Suche nach minimalen Pfaden kennen, 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 
• Vertiefung in den fortgeschrittenen Entwurf von Algorithmen, Analyse von rekursiven Algorithmen und Divide-and-Conquer-Algorithmen sowie Durchführung von amortisierten Analysen 
• Konzepte der dynamischen Programmierung und Algorithmen für NP-Probleme verstehen 
• Die Funktionsweise der kombinatorischen Optimierung, sowie die verschiedenen Randomisierungsalgorithmen und parallelen Algorithmen verstehen 
• Die Funktionsweise der verschiedenen lokalen und Kandidaten-Suchmethoden kennen und verstehen 

Modul 5. Computerlogik 

• Erlernen der Mechanismen der formalen Verifikation von Programmen und iterativen Programmen, einschließlich der Logik erster Ordnung und des formalen Systems von Hoare 
• Die Funktionsweise einiger der wichtigsten numerischen Methoden wie die Bisektionsmethode, die Newton-Raphson-Methode und die Sekantenmethode kennen lernen 
• Die Grundlagen der Computerlogik lernen, wofür sie verwendet wird und wie sie zu rechtfertigen ist 
• Erlernen 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 
• Erwerb von fortgeschrittenen Kenntnissen in der Aussagenlogik, die sich mit ihrer Semantik und den wichtigsten Anwendungen dieser Logik, wie z.B. logischen Schaltkreisen, befassen 
• Verständnis der Prädikatenlogik sowohl für den Kalkül der natürlichen Deduktion von Prädikaten als auch für Formalisierungs- und Deduktionsstrategien für die Prädikatenlogik 
• Die Grundlagen der natürlichen Sprache und ihren deduktiven Mechanismus verstehen 

Modul 6. Künstliche Intelligenz und Knowledge Engineering 

• Die Grundlagen der künstlichen Intelligenz und des Knowledge Engineering legen und einen kurzen Überblick über die Geschichte der künstlichen Intelligenz bis zum heutigen Tag geben 
• Die wesentlichen Konzepte der Suche in der künstlichen Intelligenz zu verstehen, sowohl die informierte als auch die uninformierte Suche 
• Verständnis dafür, wie künstliche Intelligenz in Spielen funktioniert 
• Erlernen der grundlegenden Konzepte von neuronalen Netzwerken und der Verwendung genetischer Algorithmen 
• Aneignung geeigneter Mechanismen zur Darstellung von Wissen, insbesondere im Hinblick auf das semantische Web 
• Die Funktionsweise von Expertensystemen und Systemen zur Entscheidungsunterstützung verstehen 

Modul 7. Intelligente Systeme 

• Alle Konzepte im Zusammenhang mit der Agententheorie und der Agentenarchitektur sowie deren Argumentationsprozess kennen 
• Die Theorie und Praxis hinter den Konzepten von Information und Wissen sowie die verschiedenen Möglichkeiten der Wissensdarstellung zu verstehen 
• Die Theorie der Ontologien verstehen, sowie Sprachen für Ontologien und Software für die Erstellung von Ontologien lernen 
• Unterschiedliche Modelle der Wissensdarstellung, wie Vokabulare, Taxonomien, Thesauri, Mind Maps und andere kennenlernen 
• 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 

• Einführung in die Prozesse der Wissensentdeckung und in die grundlegenden Konzepte des maschinellen Lernens 
• Die Methoden der Datenexploration und -vorverarbeitung sowie verschiedene Algorithmen auf der Grundlage von Entscheidungsbäumen erlernen 
• Die Funktionsweise von Bayes'schen Methoden sowie Regressions- und kontinuierlichen Antwortmethoden verstehen 
• Die verschiedenen Klassifizierungsregeln und die Bewertung von Klassifizierern verstehen, indem Sie lernen, Konfusionsmatrizen und numerische Bewertungen, die Kappa-Statistik und die ROC-Kurve zu verwenden 
• Erwerb grundlegender Kenntnisse in den Bereichen Text Mining, Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und Clustering 
• Vertiefung der Kenntnisse über neuronale Netze, von einfachen neuronalen Netzen bis hin zu rekurrenten neuronalen Netzen 

Modul 9. Multi-Agenten-Systeme und rechnergestützte Wahrnehmung 

• Die grundlegenden und fortgeschrittenen Konzepte im Zusammenhang mit Agenten und Multi-Agenten-Systemen verstehen 
• Untersuchung des FIPA-Standards für Agenten unter Berücksichtigung der Kommunikation zwischen Agenten, der Agentenverwaltung und der Architektur sowie anderer Aspekte 
• Vertiefung der Kenntnisse über die JADE-Plattform (Java Agent DEvelopment Framework), indem Sie lernen, sowohl grundlegende als auch fortgeschrittene Konzepte darin zu programmieren, einschließlich Fragen der Kommunikation und der Agentenerkennung 
• Grundlagen der Verarbeitung natürlicher Sprache, wie automatische Spracherkennung und Computerlinguistik 
• Die Funktionsweise von Computer Vision, digitaler Bildanalyse, Bildtransformation und -segmentierung in allen Einzelheiten verstehen 

Modul 10. Bio-inspiriertes Rechnen 

• Einführung in das Konzept des bio-inspirierten Computings sowie Verständnis für die Funktionsweise der verschiedenen Arten von sozialen Anpassungsalgorithmen und genetischen Algorithmen 
• Vertiefung des Studiums der verschiedenen Modelle der evolutionären Berechnung, Kenntnis ihrer Strategien, Programmierung, Algorithmen und Modelle, die auf der Schätzung von Verteilungen basieren 
• Die wichtigsten Strategien zur Erkundung und Ausnutzung des Raums für genetische Algorithmen verstehen 
• Die Funktionsweise der evolutionären Programmierung bei Lernproblemen und Mehrzielproblemen verstehen 
• Die grundlegenden Konzepte neuronaler Netze kennen und verstehen Sie die Funktionsweise realer Anwendungsfälle in so unterschiedlichen Bereichen wie medizinische Forschung, Wirtschaft und künstliches Sehen erlernen 

Ein Weg zu Fortbildung und beruflichem Wachstum, der Ihnen zu mehr Wettbewerbsfähigkeit auf dem Arbeitsmarkt verhilft"