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KI-Spezialist:in

Kostenlos für Dich

durch Förderung

Der Kurs führt von den Grundlagen des Machine Learning über die beiden Kategorien überwachtes und unüberwachtes Lernen zum abschließenden Thema Evaluierung und Verbesserung. Außerdem werden die Methoden des Deep Learnings auf Basis von neuronalen Netzen mit dazugehörigen Tools erläutert.
  • Abschlussart: Zertifikat „KI-Spezialist:in“
  • Zusatzqualifikationen: Zertifikat „Machine Learning“
    Zertifikat „Deep Learning“
  • Abschlussprüfung: Praxisbezogene Projektarbeiten mit Abschlusspräsentationen
  • Unterrichtszeiten: Vollzeit
    Montag bis Freitag von 08:30 bis 15:35 Uhr (in Wochen mit Feiertagen von 8:30 bis 17:10 Uhr)
  • Dauer: 8 Wochen

Machine Learning

Einführung in Machine Learning (ca. 5 Tage)

Warum Machine Learning?

Anwendungsbeispiele

Überwachtes Lernen, Unüberwachtes Lernen, Teilüberwachtes Lernen, Reinforcement Lernen

Beispiele für Datenbestände

Daten kennenlernen

Trainings-, Validierungs- und Testdaten

Daten sichten

Vorhersagen treffen


Überwachtes Lernen (ca. 5 Tage)

Klassifikation und Regression

Verallgemeinerung, Overfitting und Underfitting

Größe des Datensatzes

Algorithmen zum überwachten Lernen

Lineare Modelle

Bayes-Klassifikatoren

Entscheidungsbäume

Random Forest

Gradient Boosting

k-nächste-Nachbarn

Support Vector Machines

Conditional Random Field

Neuronale Netze und Deep Learning

Wahrscheinlichkeiten


Unüberwachtes Lernen (ca. 5 Tage)

Arten unüberwachten Lernens

Vorverarbeiten und Skalieren

Datentransformationen

Trainings- und Testdaten skalieren

Dimensionsreduktion

Feature Engineering

Manifold Learning

Hauptkomponentenzerlegung (PCA)

Nicht-negative-Matrix-Faktorisierung (NMF)

Manifold Learning mit t-SNE

Clusteranalyse

k-Means-Clustering

Agglomeratives Clustering

Hierarchische Clusteranalyse

DBSCAN

Clusteralgorithmen


Evaluierung und Verbesserung (ca. 2 Tage)

Modellauswahl und Modellevaluation

Abstimmung der Hyperparameter eines Schätzers

Kreuzvalidierung

Gittersuche

Evaluationsmetriken

Klassifikation


Projektarbeit (ca. 3 Tage)

Zur Vertiefung der gelernten Inhalte

Präsentation der Projektergebnisse

Deep Learning

Einführung Deep Learning (ca. 1 Tag)

Deep Learning als eine Art von Machine Learning


Grundlagen in neuronalen Netzen (ca. 4 Tage)

Perceptron

Berechnung neuronaler Netze

Optimierung der Modellparameter, Backpropagation

Deep‐Learning‐Bibliotheken

Regression vs. Klassifikation

Lernkurven, Überanpassung und Regularisierung

Hyperparameteroptimierung

Stochastischer Gradientenabstieg (SGD)

Momentum, Adam Optimizer

Lernrate


Convolutional Neural Network (CNN) (ca. 2 Tage)

Bildklassifizierung

Convolutional‐Schichten, Pooling‐Schichten

Reshaping‐Schichten, Flatten, Global‐Average‐Pooling

CNN‐Architekturen ImageNet‐Competition

Tiefe neuronale Netze, Vanishing Gradients, Skip‐Verbindungen, Batch‐Normalization


Transfer Learning (ca. 1 Tag)

Anpassen von Modellen

Unüberwachtes Vortrainieren

Image‐Data‐Augmentation, Explainable AI


Regional CNN (ca. 1 Tag)

Objektlokalisierung

Regressionsprobleme

Verzweigte neuronale Netze


Methoden der kreativen Bilderzeugung (ca. 1 Tag)

Generative Adversarial Networks (GAN)

Deepfakes

Diffusionsmodelle


Recurrente neurale Netze (ca. 2 Tage)

Sequenzanalyse

Rekurrente Schichten

Backpropagation through time (BPTT)

Analyse von Zeitreihen

Exploding und Vanishing Gradient Probleme

LSTM (Long Short‐Term Memory)

GRU (Gated Recurrent Unit)

Deep RNN

Deep LSTM


Textverarbeitung durch neuronale Netze (ca. 2 Tage)

Text‐Preprocessing

Embedding‐Schichten

Text‐Klassifizierung

Sentimentanalyse

Transfer‐Learning in NLP

Übersetzungen

Seqence‐to‐Sequence‐Verfahren, Encoder‐Decoder‐Architektur


Sprachmodelle (ca. 1 Tag)

BERT, GPT

Attention‐Schichten, Transformers

Textgeneration‐Pipelines

Summarization

Chatbots


Deep Reinforcement Learning (ca. 1 Tag)

Steuerung dynamischer Systeme

Agentensysteme

Training durch Belohnungen

Policy Gradients

Deep‐Q‐Learning


Bayes'sche neuronale Netze (ca. 1 Tag)

Unsicherheiten in neuronalen Netzen

Statistische Bewertung von Prognosen

Konfidenz, Standardabweichung

Unbalancierte Daten

Sampling‐Methoden


Projektarbeit (ca. 3 Tage)

Zur Vertiefung der gelernten Inhalte

Präsentation der Projektergebnisse



Änderungen möglich. Die Lehrgangsinhalte werden regelmäßig aktualisiert.

Die Programmiersprache Python wird vorausgesetzt, Vorkenntnisse im Bereich Data Analytics werden empfohlen.

In diesem Lehrgang besitzt du relevante Kenntnisse zu den Themen Machine Learning und Deep Learning. Du kennst die wichtigsten Gründe für die Verwendung des Machine Learning, Anwendungsgebiete sowie die verschiedenen Kategorien und Konzepte des Maschinellen Lernens. Zudem verstehst du die Einsatzbereiche von Deep Learning und die Funktionsweisen neuronaler Netzwerke. Du bist in der Lage, maschinelles Lernen bereitzustellen und Prozesse zu dokumentieren.

Informatiker:innen, Mathematiker:innen, Elektrotechniker:innen sowie Personen mit Studium der (Wirtschafts-) Ingenieurwissenschaften

Als KI-Spezialist:in ist man in den Fachbereichen Machine Learning und Deep Learning hochqualifiziert, kann branchenübergreifend eingesetzt werden und ist am Arbeitsmarkt entsprechend vielfach nachgefragt. Man kann große Datenmengen nach Mustern und Modellen untersuchen. Deep Learning kommt dabei häufig im Rahmen künstlicher Intelligenz für die Gesichts-, Objekt- oder Spracherkennung zum Einsatz.

Dein aussagekräftiges Zertifikat gibt detaillierten Einblick in deine erworbenen Qualifikationen und verbessert deine beruflichen Chancen.

Didaktisches Konzept

Deine Dozierenden sind sowohl fachlich als auch didaktisch hoch qualifiziert und werden dich vom ersten bis zum letzten Tag unterrichten (kein Selbstlernsystem).

Du lernst in effektiven Kleingruppen. Die Kurse bestehen in der Regel aus 6 bis 25 Teilnehmenden. Der allgemeine Unterricht wird in allen Kursmodulen durch zahlreiche praxisbezogene Übungen ergänzt. Die Übungsphase ist ein wichtiger Bestandteil des Unterrichts, denn in dieser Zeit verarbeitest du das neu Erlernte und erlangst Sicherheit und Routine in der Anwendung. Im letzten Abschnitt des Lehrgangs findet eine Projektarbeit, eine Fallstudie oder eine Abschlussprüfung statt.

 

Virtueller Klassenraum alfaview®

Der Unterricht findet über die moderne Videotechnik alfaview® statt  - entweder bequem von zu Hause oder bei uns im Bildungszentrum. Über alfaview® kann sich der gesamte Kurs face-to-face sehen, in lippensynchroner Sprachqualität miteinander kommunizieren und an gemeinsamen Projekten arbeiten. Du kannst selbstverständlich auch deine zugeschalteten Trainer:innen jederzeit live sehen, mit diesen sprechen und du wirst während der gesamten Kursdauer von deinen Dozierenden in Echtzeit unterrichtet. Der Unterricht ist kein E-Learning, sondern echter Live-Präsenzunterricht über Videotechnik.

 

Die Lehrgänge bei alfatraining werden von der Agentur für Arbeit gefördert und sind nach der Zulassungsverordnung AZAV zertifiziert. Bei der Einreichung eines Bildungsgutscheines oder eines  Aktivierungs- und Vermittlungsgutscheines werden in der Regel die gesamten Lehrgangskosten von deiner Förderstelle übernommen.
Eine Förderung ist auch über den Europäischen Sozialfonds (ESF), die Deutsche Rentenversicherung (DRV) oder über regionale Förderprogramme möglich. Als Zeitsoldat:in besteht die Möglichkeit, Weiterbildungen über den Berufsförderungsdienst (BFD) zu besuchen. Auch Firmen können ihre Mitarbeiter:innen über eine Förderung der Agentur für Arbeit (Qualifizierungschancengesetz) qualifizieren lassen.