Weiterbildung KI-Spezialist:in

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

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

Der Kurs bietet eine umfassende Einführung in Machine Learning und Deep Learning und behandelt alle wesentlichen Konzepte und Techniken, die für die Arbeit mit maschinellem Lernen erforderlich sind. Zu Beginn des Programms wirst du in die Grundlagen von Machine Learning eingeführt, wobei du die verschiedenen Lernarten wie Überwachtes, Unüberwachtes und Reinforcement Lernen kennenlernst. Du erhältst Einblicke in Anwendungsbeispiele, lernst, wie man Daten sichtet, und erfährst, wie Trainings-, Validierungs- und Testdaten für Vorhersagen genutzt werden können.

Im Abschnitt „Überwachtes Lernen“ liegt der Fokus auf den Algorithmen für Klassifikation und Regression. Du wirst Konzepte wie Verallgemeinerung, Overfitting und Underfitting verstehen und lernen, wie man Algorithmen wie Entscheidungsbäume, Random Forests, Gradient Boosting und Support Vector Machines einsetzt. Auch neuronale Netze und Deep Learning kommen dabei zur Sprache, um tiefer in die Materie einzutauchen.

Das unüberwachte Lernen behandelt verschiedene Methoden der Dimensionsreduktion, Clusteranalyse und Feature Engineering. Hier wirst du mit Algorithmen wie k-Means-Clustering, DBSCAN und der Hauptkomponentenzerlegung (PCA) vertraut gemacht. Die Methoden helfen dir, Muster in großen Datenmengen zu erkennen und zu verarbeiten.

Ein weiterer wichtiger Teil des Kurses ist die Evaluierung und Verbesserung von Modellen. Du wirst lernen, wie man Modelle bewertet und Hyperparameter optimiert, um die Leistung des Modells zu steigern. Tools wie Kreuzvalidierung und Gittersuche kommen dabei zum Einsatz.

Der Deep Learning-Bereich beginnt mit einer Einführung in neuronale Netze und der Optimierung von Modellparametern durch Backpropagation. Du lernst, wie man Convolutional Neural Networks (CNN) für die Bildklassifizierung einsetzt und Methoden wie Transfer Learning anwendet, um Modelle anzupassen. Kreative Bildgenerierung, generative adversarielle Netzwerke (GAN) und Diffusionsmodelle werden ebenfalls behandelt.

Der Kurs führt dich weiter durch verschiedene spezialisierte Netze wie Recurrent Neural Networks (RNN), Long Short-Term Memory (LSTM) und Gated Recurrent Units (GRU), die für die Analyse von Zeitreihen und sequenziellen Daten genutzt werden. Auch die Verarbeitung von Textdaten mit neuronalen Netzen wird thematisiert, einschließlich der Textklassifizierung und Sentimentanalyse.

Sprachmodelle wie BERT und GPT werden im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) behandelt, um Text zu generieren und Zusammenfassungen zu erstellen. Schließlich lernst du Deep Reinforcement Learning kennen, das für die Steuerung dynamischer Systeme und Agentensysteme eingesetzt wird. Methoden zur statistischen Bewertung von Prognosen und zur Arbeit mit unsicheren Daten, wie sie in Bayes’schen neuronalen Netzen verwendet werden, werden ebenfalls behandelt.

Der Kurs endet mit einer Projektarbeit, bei der du die gelernten Inhalte praktisch anwenden kannst. Am Ende des Kurses wirst du in der Lage sein, komplexe Machine Learning- und Deep Learning-Modelle zu entwickeln und diese erfolgreich für praktische Anwendungen einzusetzen.

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

Als KI-Experte im Berufsalltag beschäftigst du dich intensiv mit der Entwicklung, dem Training und der Optimierung von Künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellen Lernmodellen. Du arbeitest mit verschiedenen Algorithmen des maschinellen Lernens (Machine Learning) und Deep Learning, um diese in konkrete Anwendungen umzusetzen. Zu deinen Aufgaben gehören unter anderem das Design und die Implementierung von neuronalen Netzen, Überwachtem Lernen, Unüberwachtem Lernen und Reinforcement Learning.

In deinem Berufsalltag analysierst du große Datensätze, um wertvolle Datenmuster zu identifizieren, und entwickelst Modelle, die automatisch aus diesen Daten lernen. Hierbei verwendest du Technologien wie TensorFlow, Keras und PyTorch, um Deep Learning-Modelle zu erstellen, die komplexe Probleme wie Bild- und Texterkennung, Sprachverarbeitung und Vorhersagen lösen.

Als KI-Experte implementierst du auch Natural Language Processing (NLP)-Techniken, um mit Textdaten zu arbeiten und beispielsweise Chatbots, Sentiment-Analyse und Textklassifizierung zu entwickeln. Du optimierst bestehende KI-Modelle, indem du Hyperparameter abstimmst und Modellvalidierung sowie Cross-Validation anwendest, um die besten Ergebnisse zu erzielen.

Die Anwendung von KI in der Industrie gehört ebenfalls zu deinem Aufgabenbereich. Du arbeitest mit Unternehmen, um maßgeschneiderte KI-Lösungen zu entwickeln, die ihre Geschäftsprozesse optimieren, sei es durch automatisierte Entscheidungsfindung, Vorhersagemodelle oder Bilderkennungssysteme. Automatisierung, Big Data und Data Science sind zentrale Themen, mit denen du dich regelmäßig beschäftigst, um KI effektiv einzusetzen.

Ein weiterer wichtiger Aspekt deines Berufs ist die kontinuierliche Forschung und Weiterentwicklung von KI-Algorithmen. Du bleibst stets auf dem neuesten Stand der KI-Forschung, testest neue Methoden und Techniken und integrierst diese in deine Arbeit, um immer effizientere und genauere Modelle zu entwickeln.

Insgesamt spielt der KI-Experte eine Schlüsselrolle in der Entwicklung von Lösungen, die Unternehmen helfen, Daten optimal zu nutzen, Arbeitsprozesse zu optimieren und intelligente Systeme zu schaffen, die eigenständig Entscheidungen treffen können.

Eine Weiterbildung zum KI-Experten bietet dir eine hervorragende Möglichkeit, deine berufliche Zukunft im Bereich der Künstlichen Intelligenz gezielt voranzutreiben. In der heutigen digitalen Welt, in der Big Data, Automatisierung und Maschinelles Lernen zunehmend an Bedeutung gewinnen, eröffnen sich für KI-Experten zahlreiche Karrierechancen in verschiedensten Branchen. Mit dieser Weiterbildung wirst du dir tiefgehendes Wissen über die neuesten KI-Technologien, Datenanalyse, Deep Learning und die Entwicklung von neuronalen Netzen aneignen.

Während der Weiterbildung beschäftigst du dich intensiv mit den Kernbereichen des maschinellen Lernens und Deep Learning. Du lernst, wie du überwachtes und unüberwachtes Lernen in praktischen Anwendungen umsetzt und mit großen Datensätzen arbeitest, um Vorhersagen zu treffen und musterbasierte Analysen zu entwickeln. Dies ist besonders wertvoll für Unternehmen, die Daten in wertvolle Informationen umwandeln möchten, um effizientere Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Mit den vertieften Kenntnissen im Bereich Natural Language Processing (NLP) wirst du in der Lage sein, Sprachmodelle zu entwickeln und Anwendungen wie Chatbots, Texterkennung und Sentiment-Analysen zu optimieren. Diese Fähigkeiten sind in der Digitalisierung gefragt und eröffnen dir spannende berufliche Möglichkeiten in Bereichen wie Kundensupport, Marketing und automatisierte Kommunikation.

In der Weiterbildung wirst du nicht nur theoretisches Wissen erwerben, sondern auch praktische Projektarbeit leisten. Du entwickelst KI-Modelle und lernst, diese in realen Szenarien zu implementieren. Dies bereitet dich optimal auf die Herausforderungen im Berufsalltag vor und hilft dir, die Prinzipien von Modellbewertung und Hyperparameteroptimierung anzuwenden.

Die Weiterbildung zum KI-Experten ermöglicht es dir, dich auf zukunftsweisende Technologien wie Deep Reinforcement Learning, Generative Adversarial Networks (GANs) und Transfer Learning zu spezialisieren. Diese Schlüsseltechnologien sind in der Industrie stark gefragt und helfen dir, deine Fachkompetenz in den Bereichen automatisierte Entscheidungsfindung, Bild- und Texterkennung sowie AI-Systeme weiter auszubauen.

Mit einer Weiterbildung zum KI-Experten eröffnen sich dir zahlreiche Karrierechancen in Branchen wie Finanzen, Gesundheitswesen, Automobilindustrie und IT. Du wirst Teil einer der zukunftsträchtigsten und innovativsten Industrien und kannst aktiv zur Technologieentwicklung beitragen.

Das Gehalt eines KI-Spezialisten variiert je nach Region, Erfahrung, Branche und Unternehmensgröße, aber grundsätzlich kann man mit einem attraktiven Einkommen rechnen. Ein KI-Experte oder Spezialist für Künstliche Intelligenz verdient in Deutschland im Durchschnitt zwischen 60.000 und 90.000 Euro brutto jährlich. In großen Unternehmen oder bei besonders gefragten Spezialisten kann das Gehalt auch deutlich höher liegen, mit Werten von 100.000 Euro und mehr.

Für Berufseinsteiger oder Junior-KI-Experten liegt das Jahresgehalt in der Regel bei etwa 50.000 bis 60.000 Euro. Mit zunehmender Erfahrung und spezialisierten Kenntnissen in Bereichen wie Deep Learning, Natural Language Processing (NLP) oder Maschinelles Lernen können die Gehälter schnell auf 70.000 bis 90.000 Euro ansteigen. In Führungspositionen oder bei großen Tech-Unternehmen kann das Gehalt sogar die 100.000 Euro überschreiten, vor allem, wenn man zusätzliche Fähigkeiten wie Projektmanagement oder Teamführung mitbringt.

Die Gehaltsaussichten für KI-Spezialisten sind besonders gut, da die Nachfrage nach Fachkräften im Bereich der Künstlichen Intelligenz in vielen Industrien stetig wächst. Besonders Unternehmen aus der Technologiebranche, Automobilindustrie, Gesundheitswesen und Finanzen bieten hohe Gehälter, da sie auf den Einsatz von KI zur Datenanalyse, Automatisierung und Optimierung von Geschäftsprozessen angewiesen sind. In internationalen Unternehmen oder als Freelancer können die Gehälter noch höher liegen, besonders wenn du Expertise in den neuesten KI-Technologien hast.