Modul #1 Einführung in Cognitive Computing Überblick über Cognitive Computing, seine Entwicklung und Anwendungen
Modul #2 Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen Grundlagen von KI und ML, Arten von ML und ihre Rolle im Cognitive Computing
Modul #3 Cognitive Computing-Architektur Komponenten und Schichten der Cognitive Computing-Architektur, einschließlich Sensoren, Verarbeitung und Analytik
Modul #4 Natural Language Processing (NLP) Grundlagen von NLP, Textanalyse und Sprachverständnis
Modul #5 Computer Vision Grundlagen von Computer Vision, Bildverarbeitung und Objekterkennung
Modul #6 Maschinelles Lernen für Cognitive Computing Überwachte und unüberwachte ML-Techniken für Cognitive Computing, einschließlich neuronaler Netze und Deep Learning
Modul #7 Datenverarbeitung und -analyse Big Data, NoSQL-Datenbanken und Analytik für Cognitive Computing
Modul #8 Cognitive Computing und das Internet der Dinge (IoT) Rolle des IoT im Cognitive Computing, der Sensorintegration und Edge Computing
Modul #9 Cognitive Computing für das Gesundheitswesen Anwendungen des Cognitive Computing im Gesundheitswesen, einschließlich medizinischer Bildgebung und personalisierter Medizin
Modul #10 Cognitive Computing für das Finanzwesen Anwendungen des Cognitive Computing im Finanzwesen, einschließlich Risikoanalyse und Portfoliomanagement
Modul #11 Cognitive Computing für den Kundenservice Anwendungen des Cognitive Computing im Kundenservice, einschließlich Chatbots und virtueller Assistenten
Modul #12 Cognitive Computing für die Cybersicherheit Anwendungen des Cognitive Computing in der Cybersicherheit, einschließlich Bedrohungserkennung und Anomalieidentifizierung
Modul #13 Cognitive Computing und Robotik Integration von Cognitive Computing und Robotik, einschließlich autonomer Systeme und Mensch-Roboter-Interaktion
Modul #14 Cognitive Computing und Ethik Ethische Überlegungen beim Cognitive Computing, einschließlich Voreingenommenheit, Transparenz und Rechenschaftspflicht
Modul #15 Cognitive Computing-Plattformen und -Tools Überblick über beliebte Cognitive Computing-Plattformen und -Tools, einschließlich IBM Watson, Google Cloud AI und Microsoft Azure Cognitive Services
Modul #16 Entwicklung von Cognitive Computing Anwendungen Designprinzipien und Best Practices für die Erstellung von Anwendungen für kognitives Computing
Modul #17 Kognitives Computing und die Cloud Cloud-Computing für kognitives Computing, einschließlich Skalierbarkeit, Zuverlässigkeit und Sicherheitsaspekten
Modul #18 Kognitives Computing und Edge-Computing Edge-Computing für kognitives Computing, einschließlich Echtzeitverarbeitung und Latenzzeitreduzierung
Modul #19 Kognitives Computing und Erklärbarkeit Erklärbarkeit und Interpretierbarkeit im kognitiven Computing, einschließlich Modelltransparenz und Rechenschaftspflicht
Modul #20 Kognitives Computing und Transfer-Learning Transfer-Learning im kognitiven Computing, einschließlich Domänenanpassung und Wissenstransfer
Modul #21 Kognitives Computing und Reinforcement-Learning Reinforcement-Learning im kognitiven Computing, einschließlich Markov-Entscheidungsprozesse und Belohnungsfunktionen
Modul #22 Kognitives Computing und generative Modelle Generative Modelle im kognitiven Computing, einschließlich GANs und VAEs
Modul #23 Kognitives Computing und aktives Lernen Aktives Lernen im kognitiven Computing, einschließlich Human-in-the-Loop und Online Lernen
Modul #24 Kognitive Informatik und Mensch-Computer-Interaktion Mensch-Computer-Interaktion in der kognitiven Informatik, einschließlich Benutzererfahrung und Schnittstellendesign
Modul #25 Kursabschluss und Schlussfolgerung Planen Sie die nächsten Schritte in Ihrer Karriere im Bereich Cognitive Computing
