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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 TensorFlow Datasets-Projekt

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. Erstellen 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 Visual-Cortex-Architektur

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. Transformer 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-Transformer-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 Transformer-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. Personalverwaltung und Lohnabrechnung mit KI

16.1. Künstliche Intelligenz für Vielfalt und Inklusion am Arbeitsplatz

16.1.1. Diversitätsanalyse mit IBM Watson zur Erkennung von Trends und Verzerrungen
16.1.2. KI-Tools zum Erkennen und Korrigieren von Verzerrungen in HR-Prozessen
16.1.3. Bewertung der Auswirkungen von Integrationsmaßnahmen mithilfe von Datenanalysen

16.2. Grundlagen der Personalverwaltung mit KI

16.2.1. Automatisierung von Rekrutierungs- und Onboarding-Prozessen
16.2.2. Einsatz von KI-basierten Systemen zur Verwaltung von Personaldaten
16.2.3. Verbesserung der Mitarbeitererfahrung durch intelligente Plattformen

16.3. KI-Technologien in der Gehaltsabrechnung

16.3.1. KI-Systeme für die automatische Berechnung der Gehaltsabrechnung
16.3.2. Intelligentes Leistungsmanagement mit Plattformen wie Gusto
16.3.3. Erkennung von Fehlern und Betrug bei Gehaltsabrechnungen mit KI-Algorithmen

16.4. Optimierung der Ressourcenzuweisung mit KI

16.4.1. Personalplanung mit prädiktiven Tools von Kronos
16.4.2. KI-Modelle für die Optimierung der Schicht- und Aufgabenzuweisung
16.4.3. Analyse der Arbeitsbelastung und Ressourcenzuweisung mit Power BI

16.5. KI bei der Einhaltung von HR-Vorschriften und Gesetzen

16.5.1. Automatisierung der Einhaltung von Arbeitsrichtlinien
16.5.2. KI-Systeme zur Gewährleistung von Fairness und Transparenz im HR-Bereich
16.5.3. Vertrags- und Regulierungsmanagement mit IBM Watson Legal Advisor

16.6. Prädiktive Analytik im Personalmanagement

16.6.1. Vorhersagemodelle für die Mitarbeiterbindung mit KI in Retain
16.6.2. Stimmungsanalyse in der internen Kommunikation
16.6.3. Vorhersage von Schulungs-und Entwicklungsbedarf

16.7. Automatisierung des Leistungsmanagements mit KI

16.7.1. Verwaltung von Sozialleistungen mit intelligenten Plattformen wie Zenefits
16.7.2. Personalisierung von Leistungspaketen mit KI
16.7.3. Optimierung der Leistungskosten durch Datenanalyse

16.8. Integration von HR-Systemen mit KI

16.8.1. Integrierte Systeme für die Personalverwaltung mit Salesforce Einstein
16.8.2. Schnittstelle und Benutzerfreundlichkeit in KI-basierten HR-Systemen
16.8.3. Datensicherheit und Datenschutz in integrierten Systemen

16.9. KI-unterstützte Fortbildung und Personalentwicklung

16.9.1. Adaptive und personalisierte Lernsysteme
16.9.2. KI-gestützte E-Learning-Plattformen
16.9.3. Leistungsbewertung und -überwachung durch intelligente Technologien

16.10. Krisen- und Veränderungsmanagement mit KI im Personalwesen

16.10.1. Einsatz von KI für effektives organisatorisches Änderungsmanagement
16.10.2. Prädiktive Tools für die Krisenvorsorge mit Predictive Layer
16.10.3. Datenanalytik zur Bewertung und Anpassung von HR-Strategien in Krisenzeiten

Modul 17. Auswahlverfahren und künstliche Intelligenz

17.1. Einführung in die Anwendung von künstlicher Intelligenz bei der Personalauswahl

17.1.1. Definition von künstlicher Intelligenz im Kontext des Personalwesens. Entelo
17.1.2. Bedeutung der Anwendung von KI in Auswahlverfahren
17.1.3. Vorteile der Anwendung von KI in Auswahlverfahren

17.2. Automatisierung von Aufgaben im Rekrutierungsprozess

17.2.1. Einsatz von KI für die Automatisierung von Stellenanzeigen
17.2.2. Implementierung von Chatbots zur Beantwortung häufig gestellter Fragen von Bewerbern
17.2.3. Werkzeuge. XOR

17.3. Analyse von Lebensläufen mit KI

17.3.1. Einsatz von KI-Algorithmen zur Analyse und Bewertung von Lebensläufen. Talview
17.3.2. Automatische Identifizierung von Fähigkeiten und Erfahrungen, die für die Stelle relevant sind
17.3.3. Vor- und Nachteile

17.4. Filterung und Einstufung von Bewerbern

17.4.1. Anwendung von KI zur automatischen Filterung von Kandidaten auf der Grundlage bestimmter Kriterien. Vervoe
17.4.2. Einstufung von Bewerbern nach ihrer Eignung für die Stelle mithilfe von Techniken des maschinellen Lernens
17.4.3. Einsatz von KI für die dynamische Anpassung der Filterkriterien an die Anforderungen der Stelle

17.5. Mustererkennung in sozialen Netzwerken und beruflichen Plattformen

17.5.1. Einsatz von KI zur Analyse von Kandidatenprofilen in sozialen Netzwerken und beruflichen Plattformen
17.5.2. Identifizierung von Verhaltensmustern und Trends, die für die Personalbeschaffung relevant sind
17.5.3. Bewertung der Online-Präsenz und des digitalen Einflusses von Kandidaten mithilfe von KI-Tools

17.6. KI-unterstützte virtuelle Interviews

17.6.1. Implementierung von virtuellen Interviewsystemen mit Sprach- und Emotionsanalyse. Talentoday
17.6.2. Automatische Auswertung der Antworten von Bewerbern mit Techniken zur Verarbeitung natürlicher Sprache
17.6.3. Entwicklung von automatischem und personalisiertem Feedback für Kandidaten auf der Grundlage der KI-Analyse von Interviews

17.7. Bewertung von Fähigkeiten und Kompetenzen

17.7.1. Einsatz von KI-basierten Bewertungstools zur Messung von technischen und sozialen Kompetenzen. OutMatch
17.7.2. Automatische Analyse der von den Kandidaten durchgeführten Tests und Bewertungsübungen. Harver
17.7.3. Korrelation von Bewertungsergebnissen mit dem Erfolg im Job mithilfe von KI-Prädiktionsanalysen

17.8. Beseitigung von Auswahlverzerrungen

17.8.1. Anwendung von KI, um unbewusste Voreingenommenheit im Auswahlprozess zu erkennen und abzuschwächen
17.8.2. Implementierung von unvoreingenommenen und gerechten KI-Algorithmen bei der Entscheidungsfindung
17.8.3. Training und kontinuierliche Abstimmung von KI-Modellen, um Fairness bei der Personalauswahl zu gewährleisten

17.9. Vorhersage von Eignung und Bindung

17.9.1. Einsatz von prädiktiven KI-Modellen zur Vorhersage der Eignung und der Wahrscheinlichkeit der Beibehaltung von Bewerbern. Hiretual
17.9.2. Analyse historischer Daten und Leistungsmetriken, um Erfolgsmuster zu erkennen
17.9.3. KI-Modellierung zur Simulation von Stellenszenarien und deren Auswirkungen auf die Kandidatenbindung

17.10. Ethik und Transparenz bei der Auswahl mit KI

17.10.1. Ethische Erwägungen bei der Verwendung von KI in Rekrutierungsprozessen
17.10.2. Sicherstellung von Transparenz und Erklärbarkeit bei KI-Algorithmen, die bei Einstellungsentscheidungen verwendet werden
17.10.3. Entwicklung von Richtlinien für die Prüfung und Überprüfung von automatisierten Entscheidungen

Modul 18. KI und ihre Anwendung im Talentmanagement und der beruflichen Entwicklung

18.1. Einführung in die Anwendung von KI im Talentmanagement und in der beruflichen Entwicklung

18.1.1. Historische Entwicklung der KI im Talentmanagement und wie sie die Branche verändert hat
18.1.2. Definition von künstlicher Intelligenz im Kontext des Personalwesens
18.1.3. Die Bedeutung von Talentmanagement und beruflicher Entwicklung. Glint

18.2. Automatisierung von Talentmanagementprozessen

18.2.1. Einsatz von KI für die Automatisierung von Verwaltungsaufgaben im Talentmanagement
18.2.2. Implementierung von KI-basierten Systemen zur Verwaltung von Personaldaten
18.2.3. Bewertung der betrieblichen Effizienz und Kostensenkung durch Automatisierung mit KI

18.3. Identifizierung und Bindung von Talenten mit KI

18.3.1. Einsatz von KI-Algorithmen zur Identifizierung und Bindung von Talenten im Unternehmen
18.3.2. Prädiktive Analytik zur Erkennung von Mitarbeitern mit hohem Wachstumspotenzial
18.3.3. Integration von KI in Personalmanagementsysteme zur kontinuierlichen Überwachung von Leistung und Entwicklung

18.4. Personalisierung der beruflichen Entwicklung. Leader Amp

18.4.1. Implementierung von personalisierten KI-basierten Programmen zur beruflichen Entwicklung
18.4.2. Verwendung von Empfehlungsalgorithmen, um Lern- und Wachstumsmöglichkeiten vorzuschlagen
18.4.3. Anpassung der beruflichen Entwicklungswege an die Prognosen der Arbeitsmarktentwicklung mithilfe von KI 

18.5. Analyse von Kompetenzen und Qualifikationslücken

18.5.1 Einsatz von KI zur Analyse der aktuellen Fähigkeiten und Kompetenzen der Mitarbeiter
18.5.2. Identifizierung von Kompetenzlücken und Fortbildungsbedarf mithilfe von Datenanalysen
18.5.3. Implementierung von Fortbildungsprogrammen in Echtzeit auf der Grundlage automatischer KI-Empfehlungen 

18.6. Mentoring und virtuelles Coaching

18.6.1. Implementierung von KI-unterstützten virtuellen Mentoring-Systemen. Crystal
18.6.2. Einsatz von Chatbots und virtuellen Assistenten für ein personalisiertes Coaching
18.6.3. Bewertung der Auswirkungen von virtuellem Coaching durch Datenanalyse und automatisiertes KI-Feedback

18.7. Anerkennung von Erfolgen und Leistung

18.7.1. Einsatz von KI-basierten Systemen zur Leistungsanerkennung, um Mitarbeiter zu motivieren. BetterUp
18.7.2. Automatisierte Analyse der Leistung und Produktivität von Mitarbeitern mithilfe von KI
18.7.3. Entwicklung eines KI-basierten Belohnungs- und Anerkennungssystems

18.8. Bewertung des Führungspotenzials

18.8.1. Anwendung von KI-Techniken zur Bewertung des Führungspotenzials von Mitarbeitern
18.8.2. Identifizierung aufstrebender Führungskräfte und Entwicklung personalisierter Führungsprogramme
18.8.3. Einsatz von KI-gesteuerten Simulationen zum Trainieren und Bewerten von Führungskompetenzen

18.9. Änderungsmanagement und organisatorische Anpassungsfähigkeit

18.9.1. Prädiktive Analytik zur Antizipation von Veränderungserfordernissen und zur Förderung der organisatorischen Widerstandsfähigkeit
18.9.2. Planung des organisatorischen Wandels mithilfe von KI
18.9.3. Einsatz von KI zur Bewältigung des organisatorischen Wandels und zur Förderung der Anpassungsfähigkeit.  Cognician

18.10. Ethik und Verantwortlichkeit im Talentmanagement mit KI

18.10.1. Ethische Überlegungen beim Einsatz von KI im Talentmanagement und in der Karriereentwicklung. Reflektive
18.10.2. Sicherstellung von Fairness und Transparenz bei KI-Algorithmen, die bei der Entscheidungsfindung im Talentmanagement eingesetzt werden.
18.10.3. Implementierung von Audits zur Überwachung und Anpassung von KI-Algorithmen, um ethische Praktiken sicherzustellen

Modul 19. Leistungsbeurteilungen

19.1. Einführung in die Anwendung von KI bei Leistungsbeurteilungen19.1.1. Definition von künstlicher Intelligenz und ihre Rolle bei der Leistungsbeurteilung. 15Five

19.1.2. Bedeutung des Einsatzes von KI zur Verbesserung der Objektivität und Effizienz von Leistungsbeurteilungen
19.1.3. Grenzen der KI bei der Leistungsbeurteilung

19.2. Automatisierung von Beurteilungsprozessen

19.2.1. Einsatz von KI zur Automatisierung der Datenerfassung und -analyse bei Leistungsbeurteilungen. Peakon
19.2.2. Implementierung von KI-basierten automatisierten Beurteilungssystemen
19.2.3. Erfolgreiche Studien zur Automatisierung mit KI

19.3. Datenanalyse und Leistungsmetriken

19.3.1. Einsatz von KI-Algorithmen zur Analyse von Leistungsdaten und Trends
19.3.2. Identifizierung von Schlüsselmetriken und KPIs unter Verwendung fortgeschrittener Datenanalysetechniken
19.3.3. Fortbildung zur KI-Datenanalyse

19.4. Kontinuierliche Auswertung und Echtzeit-Feedback

19.4.1. Implementierung von KI-gestützten Systemen zur kontinuierlichen Bewertung. Lattice
19.4.2. Einsatz von Chatbots und Echtzeit-Feedback-Tools, um den Mitarbeitern Feedback zu geben.
19.4.3. Auswirkungen von KI-gestütztem Feedback

19.5. Identifizierung von Stärken und verbesserungswürdigen Bereichen

19.5.1. Anwendung von KI zur Identifizierung von Stärken und Schwächen der Mitarbeiter
19.5.2. Automatische Analyse von Kompetenzen und Fähigkeiten mithilfe von Techniken des maschinellen Lernens. Workday Performance Management
19.5.3. Verknüpfung mit der beruflichen Entwicklung und Planung

19.6. Erkennen von Leistungstrends und -mustern

19.6.1. Einsatz von KI zur Erkennung von Trends und Mustern in der Mitarbeiterleistung. TAlentSoft
19.6.2. Prädiktive Analytik, um potenzielle Leistungsprobleme zu erkennen und proaktive Maßnahmen zu ergreifen.
19.6.3. Fortgeschrittene Datenvisualisierung und Dashboards

19.7. Individuelle Anpassung von Zielen und Entwicklungsplänen

19.7.1. Implementierung von maßgeschneiderten KI-basierten Zielvereinbarungssystemen. Reflektive
19.7.2. Verwendung von Empfehlungsalgorithmen, um individualisierte Entwicklungspläne vorzuschlagen
19.7.3. Langfristige Auswirkungen von personalisierten Zielen

19.8. Beseitigung von Verzerrungen bei Bewertungen

19.8.1. Anwendung von KI zur Identifizierung und Abschwächung von Verzerrungen bei Leistungsbeurteilungen
19.8.2. Implementierung von unvoreingenommenen und fairen Algorithmen in Beurteilungsprozessen
19.8.3. Fortbildung in KI-Ethik für Bewerter

19.9.  Datensicherheit und Datenschutz bei KI-Bewertungen

19.9.1. Ethische und rechtliche Erwägungen bei der Verwendung personenbezogener Daten in KI-Leistungsbeurteilungen. LEver
19.9.2. Gewährleistung des Datenschutzes und der Sicherheit von Mitarbeiterdaten in KI-basierten Bewertungssystemen.
19.9.3. Implementierung von Datenzugriffsprotokollen

19.10. Kontinuierliche Verbesserung und Anpassungsfähigkeit des Systems

19.10.1. Nutzung von Feedback und Datenanalyse zur kontinuierlichen Verbesserung der Bewertungsprozesse
19.10.2. Anpassung der Bewertungssysteme an die sich ändernden Bedürfnisse und Ziele der Organisation
19.10.3. Überprüfungsausschuss zur Anpassung der Metriken

Modul 20. Überwachung und Verbesserung des Arbeitsklimas mit KI

20.1. Anwendung von KI im Management des Arbeitsklimas

20.1.1. Definition und Bedeutung des Arbeitsklimas
20.1.2. Überblick über KI im Management des Arbeitsklimas
20.1.3. Vorteile des Einsatzes von KI bei der Überwachung des Arbeitsklimas

20.2. KI-Tools für die Datenerfassung am Arbeitsplatz

20.2.1. Echtzeit-Feedback-Systeme mit IBM Watson
20.2.2. Automatisierte Umfrageplattformen
20.2.3. Sensoren und Wearables für die Erfassung von physischen und Umweltdaten

20.3. Stimmungsanalyse mit KI

20.3.1. Grundlagen der Stimmungsanalyse
20.3.2. Verwendung von Google Cloud Natural Language zur Analyse von Emotionen in schriftlicher Kommunikation
20.3.3. Anwendung der Stimmungsanalyse in E-Mails und sozialen Unternehmensnetzwerken

20.4. Machine Learning für die Identifizierung von Verhaltensmustern

20.4.1. Clustering mit K-means in Python zur Segmentierung des Arbeitsverhaltens
20.4.2. Mustererkennung in Verhaltensdaten
20.4.3. Vorhersage von Trends im Arbeitsklima

20.5. KI bei der proaktiven Erkennung von Problemen am Arbeitsplatz

20.5.1. Vorhersagemodelle zur Erkennung von Konfliktrisiken
20.5.2. KI-basierte Frühwarnsysteme
20.5.3. Erkennung von Belästigung und Diskriminierung durch Textanalyse mit spaCy

20.6. Verbesserung der internen Kommunikation mit KI

20.6.1. Chatbots für die interne Kommunikation
20.6.2. Netzwerkanalyse mit KI zur Verbesserung der Zusammenarbeit mit Gephi
20.6.3. KI-Tools zur Personalisierung der internen Kommunikation

20.7. KI-gestütztes Änderungsmanagement

20.7.1. KI-Simulationen zur Vorhersage der Auswirkungen von organisatorischen Veränderungen mit AnyLogic
20.7.2. KI-Tools für den Umgang mit Widerstand gegen Veränderungen
20.7.3. KI-Modelle für die Optimierung von Veränderungsstrategien

20.8. Bewertung und kontinuierliche Verbesserung des Arbeitsklimas mit KI

20.8.1. Systeme zur kontinuierlichen Überwachung des Arbeitsklimas
20.8.2. Algorithmen zur Analyse der Wirksamkeit von Interventionen
20.8.3. KI für die Anpassung von Plänen zur Verbesserung des Arbeitsklimas

20.9. Integration von KI und Organisationspsychologie

20.9.1. Psychologische Theorien angewandt auf die KI-Analyse
20.9.2. KI-Modelle zum Verständnis von Motivation und Arbeitszufriedenheit
20.9.3. KI-Tools zur Unterstützung des emotionalen Wohlbefindens von Mitarbeitern

20.10. Ethik und Privatsphäre bei der Nutzung von KI zur Überwachung des Arbeitsklimas

20.10.1. Ethische Überlegungen zur Arbeitsplatzüberwachung
20.10.2. Datenschutz und Einhaltung von Vorschriften
20.10.3. Transparente und rechenschaftspflichtige Datenverwaltung

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