Information Technology Artificial Intelligence

Vertiefung des Fachwissens in Künstlicher Intelligenz 

• Grundlagen der KI: Vermittlung grundlegender Konzepte wie maschinelles Lernen, Computer Vision, DSP, Bildverarbeitung, Deep Neural Networks.
• Fortgeschrittene KI-Techniken: Vertiefung in Themen wie Deep Learning, Reinforcement Learning, unsupervised Learning und Explainable AI. 

Entwicklung praktischer Fähigkeiten 

• Programmierung und Algorithmen: Beherrschung von Programmiersprachen und Tools, die in der KI-Entwicklung verwendet werden, wie z.B. Python.
• Projektbasierte Lernansätze: Durchführung praxisnaher Projekte zur Entwicklung und Implementierung von KI-Lösungen in verschiedenen Anwendungsbereichen. 

Förderung von Innovationsfähigkeit und Kreativität 

• Innovative Anwendungen: Identifizierung und Entwicklung neuer Anwendungsfälle für KI in Bereichen wie Gesundheitswesen, Finanzen, Automobilindustrie, Einzelhandel und öffentlicher Sektor.
• Forschung und Entwicklung: Förderung der Teilnahme an Forschungsprojekten und der Veröffentlichung von Forschungsergebnissen zu aktuellen Herausforderungen und Trends in der KI. 

Vorbereitung auf Führungsrollen 

• Managementfähigkeiten: Vermittlung von Fähigkeiten im Bereich Projektmanagement, Produktentwicklung und IT-Strategie im Zusammenhang mit KI-Projekten.
• Unternehmerische Kompetenz: Unterstützung bei der Entwicklung von Geschäftsmodellen und Start-ups im KI-Bereich. 

Stärkung analytischer und kritischer Denkfähigkeiten 

• Problemorientiertes Lernen: Förderung des analytischen Denkens und der Problemlösungsfähigkeiten durch die Analyse realer KI-Anwendungsfälle und Herausforderungen.
• Datenanalyse und -management: Vermittlung von Methoden zur effizienten Verwaltung, Analyse und Interpretation großer Datenmengen. 

Förderung der beruflichen und ethischen Verantwortung 

• Ethik und Regulierung: Diskussion ethischer Fragen und regulatorischer Herausforderungen im Zusammenhang mit KI, wie Datenschutz, Voreingenommenheit und die Auswirkungen auf Arbeitsplätze.
• Nachhaltigkeit und soziale Verantwortung: Einbindung von Aspekten der Nachhaltigkeit und sozialen Verantwortung in die Entwicklung und Implementierung von KI-Lösungen. 

Globales Denken und interkulturelle Kompetenz 

• Internationale Perspektive: Vermittlung eines globalen Verständnisses der KI-Technologie und ihrer Anwendung in verschiedenen Ländern und Kulturen.
• Interkulturelle Zusammenarbeit: Förderung der Zusammenarbeit in internationalen Teams und Projekten, um interkulturelle Kompetenzen zu entwickeln.