Technologies for AI – Zertifikatsprogramm
Künstliche Intelligenz ist längst mehr als ein Zukunftsthema – sie ist ein zentraler Treiber für Innovation, Automatisierung und datenbasierte Entscheidungen. Um KI-Systeme erfolgreich zu entwickeln und verantwortungsvoll einzusetzen, braucht es jedoch ein tiefes Verständnis der zugrunde liegenden Technologien. Das Zertifikatsprogramm Technologies for AI vermittelt genau dieses Wissen: fundiert, forschungsnah und konsequent praxisorientiert. Das modular aufgebaute Programm richtet sich an Fach- und Führungskräfte mit technischem Hintergrund, die ihre Kompetenzen im Bereich moderner KI-Technologien gezielt erweitern möchten. Dabei greift das Zertifikatsprogramm Themen auf, die über klassische Machine-Learning-Ansätze hinausgehen und sich am Rational-Agent-Ansatz der Künstlichen Intelligenz orientieren.
Technologisches Know-how für erfolgreiche KI-Projekte
Im Zertifikatsprogramm Technologies for AI erwerben Sie das notwendige Rüstzeug, um KI-Projekte sicher zu planen, technisch zu bewerten und erfolgreich umzusetzen. Sie vertiefen Ihr Wissen in zentralen Schlüsseltechnologien wie Zeitreihenanalyse, Reinforcement Learning, Wissensgraphen, Sprachverarbeitung, Large Language Models und Explainable AI. Dabei profitieren Sie vom Know-how ausgewiesener Expert*innen aus Wissenschaft und Praxis sowie von einem hohen Anwendungsbezug. Die Module lassen sich flexibel kombinieren und ermöglichen es Ihnen, Ihr persönliches Kompetenzprofil passgenau auszubauen – für anspruchsvolle Aufgaben in Entwicklung, Architektur, Projektsteuerung oder Beratung im KI-Umfeld.
| Termine und Veranstaltungsorte | Online-Vorlesungsverzeichnis (Semester > DHBW CAS > Zertifikate und Seminare > Technologies for AI) |
| Gebühren | pro Modul 1.570 € |
| Anmeldefrist | 3 Wochen vor dem jeweiligen Veranstaltungsbeginn |
Treiben Sie Ihre berufliche Entwicklung mit ausgewähltem Wissen zur Künstlichen Intelligenz entscheidend voran. Mit unserem Zertifikatsprogramm Technologies for AI lohnt sich das für Sie gleich zweifach: Sie erwerben wertvolle Kompetenzen zur direkten beruflichen Anwendung und sammeln ECTS-Punkte für die Perspektive eines späteren Masters. Für Ihr Berufsbild maßgeschneiderte Module steigern kontinuierlich Ihr Know-how und werden so zu wichtigen Bausteinen Ihrer Weiterentwicklung mit bleibendem Wert.
Sie sind Fach- oder Führungskraft im Unternehmen und wollen Fähigkeiten auf dem Gebiet der Künstlichen Intelligenz auf- und ausbauen? Dann sind Sie bei uns genau richtig. Neben Lust auf Mehr-Wissen brauchen Sie zur Teilnahme den Abschluss eines Hochschulstudiums oder alternativ die erforderliche Eignung im Beruf.*
*Die Mindestqualifikation entspricht dem Niveau 6 des Deutschen Qualifikationsrahmens.
Auswählen und punkten
Aus ingesamt 6 Modulen wählen Sie 2 Module als Certificate of Advanced Studies (10 ECTS-Punkte).
Sie erhalten nach bestandener Prüfung jeweils 5 ECTS-Punkte pro Modul, die später ggf. für einen Masterstudiengang anerkannt werden können.
Muster erkennen, Zukunft modellieren
Unsere Themen: Grundlagen der Zeitreihenanalyse, Stationarität, Autokovarianz und Autokorrelation, Spektralanalyse, ARMA-Modelle, Schätz- und Testtheorie im Zeit- und Frequenzbereich, multivariate Zeitreihen, Anwendung und Programmierung.
Lernen durch Handeln – intelligente Systeme optimieren
Unsere Themen: Modellfreies und modellbasiertes Reinforcement Learning, Offline und inverses Reinforcement Learning, Markov-Entscheidungsprozesse, Policy Gradient, Q-Learning, Bellman-Gleichungen, Transfer- und Multi-Task-Lernen, Deep Reinforcement Learning, ethische Fragestellungen und Anwendungsszenarien.
Wissen strukturieren, intelligent vernetzen
Unsere Themen: Umgang mit Unsicherheit, probabilistisches Schließen, RDF und OWL, SPARQL und SHACL, Ontologien, Aufbau und Pflege von Wissensgraphen, Qualitätsbewertung, Knowledge Graph Embeddings, neural-symbolische Integration, Einsatz von Wissensgraphen in Informationssystemen.
Linguistische Grundlagen für intelligente KI-Systeme
Unsere Themen: Phonologie, Morphologie, Syntax, Semantik und Pragmatik, Korpuslinguistik, POS-Tagging, Named Entity Recognition, Sentiment- und Emotionsanalyse, Distributionelle Semantik, Deep Learning und Transformer, Anwendungen wie Chatbots, Information Retrieval und maschinelle Übersetzung.
LLMs gezielt einsetzen – technisch fundiert
Unsere Themen: Funktionsweise und Einsatz von LLMs (z. B. GPT, BERT), semantische Suche, Prompt Engineering, Fine-Tuning, OpenAI-APIs, Reinforcement Learning aus Feedback, produktiver Einsatz von Closed- und Open-Source-Modellen, Code-Generierung, Entwicklung LLM-basierter Anwendungen.
KI verstehen, erklären und verantworten
Unsere Themen: KI-Transparenz, Interpretations- und Erklärmethoden, Bewertung von Erklärbarkeit, gesellschaftliche und rechtliche Aspekte, Anwendungen von Explainable AI, Softwarewerkzeuge für XAI, Einordnung von Modellen im Unternehmenskontext.
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