Kognitive Informatik
( 25 Module )

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

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