Was künstliche Intelligenz wirklich ist
Künstliche Intelligenz, herkömmliche Software, Automatisierung, Algorithmen, Modelle, schwache KI, allgemeine künstliche Intelligenz und die historische Entwicklung des Fachgebiets.
Künstliche Intelligenz AI-101
Grundlagen der künstlichen Intelligenz
Eine nichttechnische Einführung in die moderne künstliche Intelligenz
Entwickeln Sie ein klares und praxisnahes Verständnis davon, wie moderne künstliche Intelligenz funktioniert – ohne Programmierkenntnisse, höhere Mathematik oder technische Vorbildung.
US$145
Nach erfolgreichem Abschluss ist ein elektronisches Abschlusszertifikat der First BCI University im PDF-Format enthalten.
AI-101
Kursübersicht
„Grundlagen der künstlichen Intelligenz“ ist ein strukturierter Anfängerkurs für Lernende, die künstliche Intelligenz über Schlagzeilen, Produktvorführungen und technischen Fachjargon hinaus verstehen möchten.
Der Kurs erläutert das Zusammenspiel von Daten, maschinellem Lernen, neuronalen Netzen, generativer KI, Computer Vision, Audiosystemen, Robotik und autonomen Systemen. Darüber hinaus befassen sich die Studierenden mit den Grenzen von KI sowie mit der Bedeutung von Datenschutz, Sicherheit, Fairness, Überprüfung und einer wirksamen menschlichen Aufsicht.
Das Programm richtet sich an lernbereite Erwachsene und setzt weder Programmiererfahrung noch Kenntnisse in höherer Mathematik oder ein vorheriges Studium der Informatik voraus.
Lernziele
Was Sie lernen werden
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01
Erläutern, wie sich künstliche Intelligenz von herkömmlicher Software, Automatisierung und regelbasierten Systemen unterscheidet.
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02
Beschreiben, wie Datensätze, Training, Validierung, Tests und Inferenz die Entwicklung von KI unterstützen.
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03
Zwischen überwachtem, unüberwachtem und bestärkendem Lernen unterscheiden.
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04
Neuronale Netze, Deep Learning und Transformer auf konzeptioneller Ebene erklären.
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05
Beschreiben, wie generative KI und große Sprachmodelle Inhalte erzeugen.
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06
Häufige Probleme wie Halluzinationen, Überanpassung, Verzerrungen, Datenlecks und Verteilungsverschiebungen erkennen.
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07
Die Grundlagen von Computer Vision, Audio-KI, Robotik und autonomen Systemen verstehen.
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08
Ein KI-System anhand seines Zwecks, seiner Daten, seiner Methode, seiner Ausgaben, seiner Risiken und der menschlichen Aufsicht bewerten.
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09
Datenschutz, Sicherheit, Fairness, Transparenz und Rechenschaftspflicht beim verantwortungsvollen Einsatz von KI erörtern.
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10
Wege für die weitere Beschäftigung mit KI und die berufliche Weiterbildung identifizieren.
Zehn strukturierte Module
Kurslehrplan
Daten: die Grundlage künstlicher Intelligenz
Strukturierte und unstrukturierte Daten, Erhebung, Kennzeichnung, Qualität, Repräsentativität, Datenschutz, Verzerrungen und der vollständige Datenlebenszyklus.
Grundlagen des maschinellen Lernens
Überwachtes, unüberwachtes und bestärkendes Lernen, Modellevaluierung, Generalisierung, Überanpassung und praxisorientierte Fehleranalyse.
Neuronale Netze und Deep Learning
Schichten, Gewichte, Repräsentationen, konvolutionale Netze, rekurrente Netze, Transformer sowie die Stärken und Grenzen des Deep Learning.
Verarbeitung natürlicher Sprache und generative KI
Sprachmodelle, Tokens, Kontext, Prompting, Generierung, Halluzinationen, Überprüfung, Informationsabruf und einführende Konzepte zu KI-Agenten.
Computer Vision, Audio-KI und multimodale Systeme
Bilderkennung, Objekterkennung, Sprachsysteme, synthetische Medien, multimodale Analyse, Authentizität und Einwilligung.
Robotik und autonome Systeme
Sensoren, Wahrnehmung, Planung, Steuerung, Aktoren, Autonomie, Sicherheitsgrenzen und menschliches Eingreifen.
Künstliche Intelligenz in der Praxis
KI-Anwendungen im Gesundheitswesen, Finanzwesen, Bildungswesen, Einzelhandel, in der Logistik, Fertigung, öffentlichen Verwaltung, Landwirtschaft und in Kleinunternehmen.
Verantwortungsvolle künstliche Intelligenz
Ethik, Datenschutz, Sicherheit, Verzerrungen, Fairness, Erklärbarkeit, Rechenschaftspflicht, Governance und wirksame menschliche Aufsicht.
Die Zukunft der KI und menschlicher Fähigkeiten
KI-Agenten, multimodale Systeme, neue Anwendungsfelder, berufliche Rollen, übertragbare menschliche Kompetenzen und lebenslanges Lernen.
Offiziell empfohlenes Kursbuch
First BCI University – Grundlagen der künstlichen Intelligenz
Ein nichttechnischer Leitfaden zu Daten, maschinellem Lernen, generativer KI, Robotik und verantwortungsvollem Einsatz
- Autor
- Konstantin Titov
Dieses Buch ist das empfohlene Lernmaterial für AI-101. Seine zehn Kapitel folgen dem Kurscurriculum und bieten ausführliche Erläuterungen, realistische Szenarien, Wissensüberprüfungen und anwendungsorientierte Lernaktivitäten.
Als sicher herunterladbares E-Book für 12,99 US$ erhältlich.
DIESES BUCH KAUFEN — US$12.99Erfolgreicher Abschluss
Prüfung und Abschluss
Prüfungsbestandteile
- Zehn Wissensüberprüfungen zu den Modulen
- Anwendungsorientierte Lernaktivitäten auf der Grundlage realistischer KI-Szenarien
- Eine Abschlussprüfung zu den zentralen Kurskonzepten
- Eine abschließende Analyse eines real eingesetzten KI-Systems
Abschlussanforderungen
- Alle zehn Lernmodule abschließen
- Die erforderlichen Wissensüberprüfungen absolvieren
- In der Abschlussprüfung mindestens 70 % erreichen
- Die abschließende Analyse eines KI-Systems einreichen
AI-101 Anmeldung
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