KI und Maschinelles Lernen (B.Sc.)

Next Date:
Termin auf Anfrage
Total Duration:
3096 Stunden in 36 Monate
Internship:
Nein
Teaching Languages:
  • Deutsch
Type of Course:
  • Studium 
Type of Provision:
Execution Time:
  • Abendveranstaltung
  • Tagesveranstaltung
  • Teilzeitveranstaltung
  • Wochenendveranstaltung
min. Participants:
5
max. Participants:
50
Price:
keine Angaben
Type of Qualification:
Bachelor 
Final Examination:
Ja
Qualification Title:
Bachelor of Science (B.Sc.)
Certifications of the Course:
  • Staatliche Zentralstelle für Fernunterricht (ZFU)
Courses for Women only:
Nein
Childcare:
Nein
Link to Course:
Quantity of Details:
Suchportal Standard Plus

Target Groups:
keine Angaben
Professional Requirements:
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
Technical Requirements:
Keine besonderen Anforderungen.
Classification of the Federal Employment Agency:
  • HA 23223-984 Mensch-Maschine-Interaktion, Interfacedesign (grundständig)

Contents

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.

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Published on 23.07.2023, last updated on 10.05.2024