Seminarinhalt
Ziel des Trainings ist es, ein klares Verständnis für die Fähigkeiten und Limitierungen von neuronalen Netze aufzubauen, um weiters konkrete Anwendungen in den Bereichen Computer Vision und Natural Language Processing nachvollziehen zu können. Zudem werden Methoden wie moderne Reinforcement Learning Techniken für die Entwicklung von Agents betrachtet.
Das Training führt die Teilnehmer*innen schnell, kompakt und umfassend in die Anwendung von KI-Systemen ein. Dabei werden konkrete Anwendungen im Kontext neuronale Netze, Computer Vision und Natural Language Processing betrachtet. Zudem werden Methoden wie moderne Reinforcement Learning Techniken für die Entwicklung von Agents betrachtet.
Im Zuge des Trainings werden explizit keine Coding-Erfahrungen vorausgesetzt - es finden auch keine Coding-Übungen statt. Ein Grundverständnis der Konzepte in der Softwareentwicklung sind hilfreich, aber keine Voraussetzung.
Programm
- Neural network principles
- Biological analogy, Dimensionality, feature/latent space compression, regression/classification
- Computer Vision
- Understanding convolutional neural networks with visualizations, surveillance application, adversarial attacks on computer vision systems, diffusion models
- Natural Language Processing
- Text guidance for vision models, Embedding space and tokenization, attention and transformers, chatbots and their training pattern
- Reinforcement learning
- Classical applications for robotics and games, Deep Q-Learning, Human feedback for NLP training
Zielgruppen
- Geschäftsleitung/CIO/CTO/CRO
- IT-Verantwortliche
- Informationssicherheitsbeauftrage
- Risikomanager
- Incident Manager
- Datenschutzbeauftragte und –koordinatoren
- Manager
- Interessierte
Vorkenntnisse
Das Training kann bei entsprechenden Vorkenntnissen separat oder in Zusammenhang mit den Trainingsmodulen „Artificial Intelligence Security Basics“, „Artificial Intelligence Security Advanced“ bzw. in Form der Management-Summary „Introduction to Artificial Intelligence Security“ besucht werden.