Mikro-Zertifikat „Big Data und Künstliche Intelligenz“
Kursdetails
Das Thema KI ist einer der Megatrends der heutigen Zeit. Gepaart mit einem ständig anwachsenden Datenbestand, dem Paradigma Big Data, können in durchwegs allen Branchen neue Geschäftsmodelle und effizientere Geschäftsprozesse etabliert werden. In diesem Mikro-Zertifikat erlernen Sie die Grundlagen von Big Data und inwiefern Big Data das operative
Fundament für Künstliche Intelligenz bildet.
Neben theoretischen Grundlagen, die für Neulinge tatsächlich bei den Basics starten, erwarten Sie praktische Anwendungsbeispiele von Künstlicher Intelligenz. Der Lehrgang findet gänzlich online statt und eignet sich für Quereinsteiger, welche auf der Suche nach einer zugänglichen Einführung in die Bereiche Big Data und KI sind.
Informationen
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Wissenswertes
Der E-Learning-Kurs kann flexibel im Selbststudium absolviert werden. Ihr Wissen dokumentieren Sie nach Abschluss des E-Learning-Kurses mit einem entsprechenden Zertifikat. Der Kurs findet gänzlich online statt. Sie entscheiden selbst, wie kurz oder lange Ihr Mikro-Zertifikat dauert. Auch bei längerer Studiendauer entstehen für Sie keine Mehrkosten.
Anmeldung und Studienstart sind jederzeit möglich.
Unmittelbar nach Ihrer Buchung erhalten Sie Ihre persönlichen Zugangsdaten für die Lernplattform. Dort erwarten Sie hochwertige multimediale Unterlagen, darunter Skripten, Videos, Podcasts, ausgewählte Hörbücher und Kontrollfragen zum Überprüfen. Über die Lernplattform haben Sie auch Zugriff zur digitalen Abschlussprüfung für dieses Mikro-Zertifikat.
Der Ablauf gliedert sich in eine flexible Selbstlernphase und eine Abschlussprüfung, die jederzeit online absolviert werden kann. Mit Absolvierung dieses Mikro-Zertifikats werten Sie Ihren Lebenslauf nachhaltig auf und qualifizieren sich bequem von zu Hause aus für neue berufliche Herausforderungen.
Was erwartet mich
- Big Data als Voraussetzungen und Treiber der heutigen künstlichen Intelligenz
- Big Data: Prozesse, Operationalisierung
- Künstliche Intelligenz: Begriffsdefinitionen, Methoden und Abgrenzung
- Treiber der Künstlichen Intelligenz
- Machine Learning Systeme
- Entscheidungsbäume
- Algorithmen
- Fallstudien und praktische Anwendung von Künstlicher Intelligenz
- Herausforderungen bei der Anwendung von KI