Qualifikationsziel:
Master-Absolvent*innen können (über-)betriebliche Informationssysteme und Dienste um künstlich intelligente Funktionen erweitern. Sie können die für die Analyse der Daten erforderlichen Vorbereitungen ("Data Preprocessing") implementieren. Sie können Verfahren des "Machine Learning" anwenden, um Modelle für die Vorhersage (z. B. Klassifikation, Prognose, Segmentierung) zu erstellen. Zudem können sie die hierfür erforderliche Programmierung auf Basis von Programmiersprachen, Bibliotheken und Frameworks durchführen. Darüberhinaus können sie andere Methoden der KI (z. B. wissensbasierte) anwenden und implementieren.
Module:
- Machine & Deep Learning I
- Machine & Deep Learning II
- Selected Topics on Artificial Intelligence
- Forschungs- und Entwicklungsprojekt
- Master-Thesis
[1] Künstliche Intelligenz. "KI ist die Eigenschaft eines IT-Systems, "menschenähnliche", intelligente Verhaltensweisen zu zeigen." Quelle: bitkom: Künstliche Intelligenz: Wirtschaftliche Bedeutung, gesellschaftliche Herausforderungen, menschliche Verantwortung, 2017, S. 17