Einführung in KI

  1. Grundlegende Konzepte und Terminologie.
    1. Elemente von Intelligenz.
    2. Der Unterschied zwischen menschlicher und maschineller Intelligenz.
  2. Teilbereiche der KI.
    1. Machinelles Lernen
    2. Deep Learning.
    3. Neuronale Netze.
    4. Fuzzy Logic.
    5. Cognitive Computing.
    6. Natural Language Processing.
    7. Maschinelles Sehen
  3. Erfolgreiche Anwendungsfälle.
    1. Gesichtserkennung.
    2. Nummernschild-Erkennung.
    3. Erkennung von Verkehrsschildern.
    4. Deep-Fakes in den Medien.
    5. Go und Schach.
    6. Proteinfaltung.

  1. Geschichte der Informatik.
    1. Was ist ein Computer.
    2. Antike und alte Maschinen.
    3. Erste Computer.
    4. Heutige Computer und Internet.
    5. Smartphones.
  2. Ursprünge der künstlichen Intelligenz.
    1. Das Goldene Zeitalter der KI.
    2. Der Turing-Test.
    3. Information und Wissen.
    4. Rationale Maschinen.
    5. Heutige KI.
  3. Zukunft der KI.
    1. Aktuelle Trends in der KI.
    2. Einfluss auf die Gesellschaft.
    3. Durchbrüche in der KI.
    4. Was schief gehen könnte.
    5. Bewusstsein.

  1. Einführung.
  2. Naturwissenschaft.
    1. Chemie und Biologie.
    2. Gesundheit.
    3. Physik.
    4. Materialwissenschaft.
    5. Energieysteme.
    6. Telekommunikation.
    7. Landwirtschaft.
  3. Finanzwesen.
    1. Bankenwesen.
    2. Phishing.
    3. Börsenmakler und Händler.
    4. Risikobewertung.
    5. Betrugsvermeidung und -aufdeckung.
  4. Industrie.
    1. Autonome Fahrzeuge.
    2. Routenplanung.
    3. Überwachung der Umwelt.
    4. Frühwarnsysteme.
    5. Militär.
  5. IT Industrie
    1. Unterstützung bei der Programmierung.
    2. Entwurf von Neuronalen Netzen.
    3. Quanten-Computing.
    4. Data Mining.
    5. Gaming.
    6. Internet und e-Commerce.
  6. Geisteswissenschaften.
    1. Recht.
    2. Soziales.
    3. Künste.
    4. Bildung.

  1. Lebenszyklus von Daten.
    1. Die Quelle von Daten
    2. Eigenschaften des Modells.
    3. Modellauswahl.
    4. Standort der Daten.
    5. Vertrauen und Herkunft.
  2. Rechtliche Fragen.
    1. Datenschutz.
    2. KI und die Europäische Union.
    3. Nationale Strategien für künstliche Intelligenz.
    4. Nationale Agenturen zur Überwachung von KI.
  3. Ethische Grundlagen der KI.
    1. Beobachtung menschlicher Entscheidungen.
    2. Vermeidung von Schäden.
    3. Gleichheit.
    4. Erklärbarkeit.
  4. Kulturelle und soziale Folgen.
    1. Kunst & Kultur.
    2. Beschäftigung.
    3. Soziale Netzwerke.
    4. Verantwortung.
    5. Risiken.

KI Methoden und Werkzeuge