Ein Angebot der:
KI - Deep Learning
Künstliche Intelligenz und insbesondere Tiefe Neuronale Netzwerke haben in jüngster Vergangenheit durch überraschend gute Leistungen auf sich Aufmerksam gemacht. So erreichte in ein trainiertes Modell überragende Leistungen im Strategiespiel Go und die neuesten Modelle aus dem Bereich der Bilderkennung sind in der Lage die Position und Größe von Objekten in Bildern mit unglaublicher Sicherheit zu erkennen. Ziel des Moduls ist es zunächst geeignete Techniken aus dem Bereich unterscheiden und korrekt einsetzen zu können. Dabei kommen die Tiefen Neuronalen Netzwerke in allen drei wesentlichen Lernverfahren – dem überwachten Lernen, dem unüberwachten Lernen und dem selbstverstärkenden Lernen – zum Einsatz.
Kurz informiert
Unter der Leitung von
Norbert Schmitz ist seit 2019 Professor für Robotik und Künstliche Intelligenz an der Hochschule Pforzheim. Er promovierte an der Technischen Universität Kaiserslautern. Seit 2016 ist er Advanced Digital Solution Manager der HagerGroup in Blieskastel, Abteilung Innovation und Strategie und Mitglied der Gruppe “Disruptive Innovation” mit den Schwerpunkten Energiemanagement, IP Softwaresysteme, Sensorik und Künstliche Intelligenz. Patente: 2014 Head tracking method and device/ 2013 Messanordnung zur Erfassung von Körperbewegungen
Zielgruppe
Für Sie ist diese Weiterbildung
Interessierte Berufstätige aus den Bereichen Gestaltung/Design, Technik/Ingenieurswesen sowie Wirtschaft und Wirtschaftsrecht mit Visionen und interdisziplinärem Denken, die sich auf Master-Niveau weiterbilden wollen.
Voraussetzungen
Das sollten Sie mitbringen
Berufstätige mit akademischem Erstabschluss sowie Techniker*innen, Meister*innen und Fachwirt*innen (Deutscher Qualifikationsrahmen Niveau 6) mit Visionen und interdisziplinärem Denken.
Zulassung
Das benötigen Sie
- Lebenslauf
- Nachweis oder Zeugnis auf DQS 6 Niveau oder akademischer Abschluss