KI und Maschinelles Lernen (B.Sc.)

Nächster Termin:
Termin auf Anfrage
Gesamtdauer:
3096 Stunden in 36 Monaten
Praktikum:
Nein
Unterrichtssprachen:
  • Deutsch
Veranstaltungsart:
  • Studium 
Angebotsform:
Durchführungszeit:
  • Abendveranstaltung
  • Tagesveranstaltung
  • Teilzeitveranstaltung
  • Wochenendveranstaltung
Teilnehmer min.:
5
Teilnehmer max.:
50
Preis:
keine Angaben
Abschlussart:
Bachelor 
Abschlussprüfung:
Ja
Abschlussbezeichnung:
Bachelor of Science (B.Sc.)
Zertifizierungen des Angebots:
  • Staatliche Zentralstelle für Fernunterricht (ZFU)
Angebot nur für Frauen:
Nein
Kinderbetreuung:
Nein
Link zum Angebot:
Infoqualität:
Suchportal Standard Plus

Zielgruppen:
keine Angaben
Fachliche Voraussetzungen:
Allgemeine Hochschulreife (Abitur) oder fachgebundene Hochschulreife oder Fachhochschulreife oder Hochschulzulassungsberechtigung, die vom Hessischen Ministerium für Wissenschaft und Kunst als gleichwertig anerkannt ist, oder bestandene Hochschulzugangsprüfung (HZP) nach 2 Leistungssemestern Alternative Zulassungsmöglichkeiten zur Allgemeinen Hochschulreife oder der Fachhochschulreife: qualifizierter Abschluss: Verleihung des Meisterbriefs, Abschluss zum Fachwirt, Abschluss mit Technikerprüfung: ohne weitere Zugangsprüfung oder Eignungsprüfung berufliche Qualifizierung: mindestens dreijährige Ausbildung mit der Note 2,5 oder besser sowie mind. einen mittleren Schulabschluss, zwei Jahre hauptberufliche Tätigkeit
Technische Voraussetzungen:
Keine besonderen Anforderungen.
Systematik der Agenturen für Arbeit:
  • HA 23223-984 Mensch-Maschine-Interaktion, Interfacedesign (grundständig)

Inhalte

Künstliche Intelligenz ist eine der erfolgversprechendsten Technologien der Gegenwart. In immer mehr Produkten und Lösungen, angefangen bei Chatbots und digitalen Assistenten über Software zur Bilderkennung bis hin zu autonom fahrenden Fahrzeugen, wird diese Technologie aktiv eingesetzt. Denn sie ist der Versuch, rationale bzw. kognitive menschliche Intelligenz auf (technischen) Maschinen zu simulieren, um sie für den Menschen gewinn- und nutzbringend einzusetzen. In den vergangenen Jahren wurden vor allem im Bereich des maschinellen Lernens große Fortschritte gemacht. Das liegt vor allem an der Digitalisierung mit zunehmender Verfügbarkeit von großen Datenmengen und hoher Rechenleistung, die eine Grundvoraussetzung für die komplexen Berechnungen darstellen.

Alle Angaben ohne Gewähr. Für die Richtigkeit der Angaben sind ausschließlich die Anbieter verantwortlich.

Erstmals erschienen am 23.07.2023, zuletzt aktualisiert am 09.05.2024