Artificial Intelligence

Die künstliche Intelligenz dringt in alle Bereiche des privaten und beruflichen Alltags ein. Lernen Sie in diesem CAS die modernsten Methoden kennen, um Anwendungen in Business, Dienstleistungen, Technologie und Industrie zu entwickeln. Der Schwerpunkt liegt auf selbstlernenden Systemen mit den Methoden des Deep and Reinforcement Learning.

Der Studiengang

  • befähigt Sie zur professionellen Anwendung neuester Methoden der künstlichen Intelligenz in verschiedensten Anwendungsbereichen,
  • vermittelt Ihnen die Prinzipien und Werkzeuge von neuronalen Netzen, des Deep Learning und des Reinforcement Learning,
  • richtet sich an Fachexpert*innen aus Industrie und Business,
  • befähigt Informatiker*innen, AI-Techniken zu implementieren und in neue Applikationen und IT-Dienstleistungen zu integrieren,
  • setzt Kenntnisse in Statistik, R und Python voraus.

Steckbrief

  • Titel/Abschluss Certificate of Advanced Studies (CAS)
  • Dauer KW43 bis KW14
  • Unterrichtstage Dienstag: 8:30–16:15 Uhr
  • Anmeldefrist 23. September
    8-24 Teilnehmer*innen
  • Anzahl ECTS 12 ECTS
  • Kosten CHF 7'500
  • Unterrichtssprache Deutsch
  • Studienort Biel, Aarbergstrasse 46
  • Departement Technik und Informatik
  • Nächste Durchführung Herbst 2024

Inhalt + Aufbau

Portrait

Künstliche Intelligenz ist die Fähigkeit, menschliches Verhalten in Programmen und Maschinen nachzuahmen. Eine grobe Einteilung von Informatiksystemen der künstlichen Intelligenz ist etwa wie folgt:

  • Regelbasierte Systeme, welche nach logischen Regeln Entscheide fällen.
  • Machine Learning Systeme, welche aus vorgegebenen Daten ein Verhalten oder eine Kategorisierung trainieren und anschliessend auf neue Daten anwenden.
  • Selbstlernende Systeme, welche anhand von Zielvorgaben selbständig und laufend ein Verhalten erlernen, anwenden und neu adaptieren.

Der Fokus dieses CAS liegt auf den selbstlernenden Systemen, und verwendet dazu unter anderem die Methoden Reinforcement Learning, Q-Learning, Neuronale Netze in verschiedenen Ausprägungen wie Perzeptrons, convolutional and recurrent Networks usw. Spannend ist, dass diese Art des Lernens auch auf klassische Probleme wie Prognosen mit Zeitreihen und Objekterkennung mit grossem Erfolg angewendet werden kann.

Ausbildungsziel

Dieses CAS befähigt Sie zur professionellen Anwendung und Implementierung von Neuronalen Netzen, Deep und Reinforcement Learning in verschiedensten Anwendungsbereichen, sowie zur Mitarbeit in Teams, die AI-Methoden einsetzen.

Das CAS beinhaltet Kurse und Veranstaltungen zu:

  • Einführung in AI

  • Einführung in AI Grundtechniken

  • Fundamentale Neuronale Netzwerke

  • Convolutional Neural Networks

  • Grundlagen von Reinforcement Learning

  • Monte-Carlo Methoden

  • Temporal Difference Methoden

  • Modernes Deep Reinforcement Learning

  • Abschlussprojekt: Trading mit Branching DQN

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Kompetenzstufen

  1. Kenntnisse | Wissen
  2. Verstehen
  3. Anwenden
  4. Analyse
  5. Synthese
  6. Beurteilung
  • Kontaktunterricht
  • Selbststudium
  • Projektarbeit

Titel + Abschluss

Certificate of Advanced Studies BFH in Artificial Intelligence

Voraussetzungen + Zulassung

  • Fachexpert*innen aus IT, Industrie und Business, die moderne AI-Techniken kennenlernen und anwenden möchten.
  • Informatiker*innen, die AI-Techniken in neue Applikationen, IT-Dienstleistungen und IT-Landschaften integrieren wollen.

Voraussetzungen

  • Notwendig sind Vorkenntnisse in Statistik und Datenanalyse, entsprechend etwa dem Stoff des CAS Datenanalyse.
  • Sie können sich mathematische Gesetzmässigkeiten aneignen und anwenden.
  • Sie haben Erfahrung mit einer Programmiersprache und können einfache Skripte in der Sprache Python schreiben und ausführen (z.B. in einer Entwicklungsumgebung wie Anaconda/Jupyter Notebooks).
  • Kenntnisse in den Methoden des überwachten und nicht-überwachten Lernens sind von Vorteil. Es wird im CAS aber kurz darauf eingegangen.
  • Sie bringen ein Bachelorstudium mit, typischerweise in Informatik-, Ökonomie- oder Engineering-Disziplinen und können sich in eine algorithmische Denkweise vertiefen.
  • Berufserfahrung in der Informatik
  • Einzelne Lehrveranstaltungen werden in Englisch durchgeführt.

Infoveranstaltungen + Beratung

Studienort

Der Unterricht findet an der Aarbergstrasse 46 im Neubau des Switzerland Innovation Park Biel/Bienne (SIPBB) statt, welcher direkt neben dem Bahnhof Biel/Bienne liegt.

Vielseitige Standortvorteile

  • Unterrichtsräume in zwei Minuten Gehdistanz vom Bahnhof Biel/Bienne
  • Ideale Zugsverbindungen im 15-Minuten-Takt ab Hauptbahnhof Bern und im 30-Minuten-Takt ab Bern Wankdorf (neue Linie Thun-Biel)
  • Modernste Infrastruktur im SIPBB-Neubau
  • Vielseitige Verpflegungsmöglichkeiten in unmittelbarer Nähe
  • Innovative Events und Networkinganlässe

Und noch dies…

  • Innovations-Hotspot Biel/Bienne
  • Hochschulstadt Biel/Bienne
  • Industrie- und Dienstleistungsstadt mit zahlreichen Leadern in den Bereichen der Uhren-, Maschinen-, Präzisions- und Medizinaltechnikindustrie sowie Vertretern der Kommunikations- und Telekommunikationsbranche
  • Unmittelbare Nähe zum Bielersee mit vielseitigem Sport- und Freizeitangebot
  • Gelebte Zweisprachigkeit
  • Kulturleben in allen Facetten

Biel Aarbergstrasse 46 (Switzerland Innovation Park Biel/Bienne)

Biel, Aarbergstrasse 46

Berner Fachhochschule

Technik und Informatik
Switzerland Innovation Park Biel/Bienne
Aarbergstrasse 46
CH 2503 Biel