Neuronale Netze, als Basis von Künstlicher Intelligenz (KI) sind den Neuronen und Nervenzellen von Säugetieren sowie deren Verknüpfung nachempfunden.
Neben Gewichtungen bei den Signaleingängen spielen auch Aktivierungsfunktionen eine Rolle. Diese können verschiedene Funktionstypen repräsentieren. Häufig verwendete Funktionen sind Schwellenwertfunktionen (hard limit) oder auch sog. “Sigmoidfunktionen”, welche für einige sog. “Backpropagation-Algorithmen” eingesetzt werden.

In diesem Fachseminar werden technische Einblicke in die Funktionsweise von Künstlicher Intelligenz vermittelt, um ein tieferes Verständnis für die Technologie zu bekommen. Dieses Wissen kann für eigene Projekte im Umfeld von KI genutzt werden.

• Funktionsweise einer "Turing Maschine"
• Höhere Programmiersprachen
• RAM und seine Funktionsweise in der Programmierung

• Teilnehmer können das erworbene Wissen nutzen, um eigene Projekte in den Bereichen maschinelles Lernen oder Datenanalyse zu starten.
• Ingenieure oder Softwareentwickler werden ihre Expertise im Bereich KI erweitern und komplexere Systeme entwerfen.
• Diese Veranstaltung trägt dazu bei, die Teilnehmer in die Lage zu versetzen, KI nicht nur zu verstehen, sondern sie auch in realen Szenarien einzusetzen, um sowohl praktische als auch strategische Vorteile zu erzielen, z.B. bei der Produktentwicklung und dem Risikomanagement.

• keine Vorbereitung notwendig

• Grundlagen KI
• Mathematische Grundlagen
• Neugier und Interesse