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. Bei den praktischen Frameworks liegt ein Schwerpunkt auf Tensorflow 2.0.

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 KW17 bis KW40 / KW43 bis KW14
  • Unterrichtstage Dienstag: 8:30 bis 16:15 Uhr
  • Anmeldefrist Einen Monat vor Studienbeginn
  • Anzahl ECTS 12 ECTS
  • Kosten Einzeln: 7'500.- / Als Teil eines DAS/MAS/EMBA 6’600.-
  • Unterrichtssprache Deutsch / teilweise Englisch
  • Studienort Biel, Aarbergstrasse 46
  • Departement Technik und Informatik
  • Nächste Durchführung Herbst 2022
    Frühling 2023

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.

Für die Zulassung ist in der Regel ein abgeschlossenes Hochschulstudium und Praxiserfahrung erforderlich. 
Personen mit einem Abschluss der höheren Berufsbildung können zugelassen werden, wenn sie über ausreichend Berufserfahrung und wissenschaftlich-methodische Vorkenntnisse verfügen. 

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.

Studienort

Ab dem Herbstsemester 2022 findet der Unterricht an der Aarbergstrasse 46 im Neubau des Switzerland Innovation Park Biel/Bienne (SIPBB) statt, welcher direkt neben dem Bahnhof Biel/Bienne liegt.

Aarbergstrasse 46, 2503 Biel

Aarbergstrasse 46
2503 Biel