Schulungsübersicht
Einführung
Überblick über Artificial Intelligence (AI)
- Maschinelles Lernen
- Computergestützte Intelligenz
Verstehen der Konzepte von Neural Networks
- Generative Netzwerke
- Tiefe neuronale Netze
- Neuronale Netze mit Faltung
Verstehen verschiedener Lernmethoden
- Überwachtes Lernen
- Unüberwachtes Lernen
- Verstärkendes Lernen
- Semi-überwachtes Lernen
Andere Algorithmen der Computational Intelligence
- Unscharfe Systeme
- Evolutionäre Algorithmen
Erkundung von Optimierungsansätzen der Künstlichen Intelligenz
- Effektive Auswahl von AI-Ansätzen
Lernen über stochastische Dynamik Programming
- Beziehung zu AI
Mechatronische Anwendungen mit AI implementieren
- Medizin
- Rettung
- Verteidigung
- Industrie-agnostischer Trend
Fallstudie: Das intelligente Roboterauto
Programming Die wichtigsten Systeme eines Roboters
- Planung des Projekts
Implementierung von KI-Fähigkeiten
- Searching und Bewegungssteuerung
- Lokalisierung und Kartierung
- Verfolgung und Steuerung
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundkenntnisse in Informatik und Technik
Zielgruppe
- Ingenieure
Erfahrungsberichte (4)
I liked the new insights in deep machine learning.
Josip Arneric
Kurs - Neural Network in R
I really appreciated the crystal clear answers of Chris to our questions.
Léo Dubus
Kurs - Réseau de Neurones, les Fondamentaux en utilisant TensorFlow comme Exemple
Ann created a great environment to ask questions and learn. We had a lot of fun and also learned a lot at the same time.
Gudrun Bickelq
Kurs - Introduction to the use of neural networks
It was very interactive and more relaxed and informal than expected. We covered lots of topics in the time and the trainer was always receptive to talking more in detail or more generally about the topics and how they were related. I feel the training has given me the tools to continue learning as opposed to it being a one off session where learning stops once you've finished which is very important given the scale and complexity of the topic.