Vorschläge für geignete Modulkombinationen
Section outline
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Zielgruppe KI-Anwender:Innen
Vorschlag 1: Zertifikat für KI-Anwendungen in den Sozial- und GeisteswissenschaftenModulkombination Grundlagen Data Literacy (ASQ) Vertiefung 1 Generative KI für Geisteswissenschaftler Vertiefung 2 Ethics for Data Science
Vorschlag 2: Zertifikat für KI-Anwendungen in den Sozial- und GeisteswissenschaftenModulkombination Grundlagen Data Literacy (ASQ) Vertiefung 1 Generative KI für Geisteswissenschaftler Vertiefung 2 Introduction to Computational
Communication Science
Vorschlag 3: Zertifikat für KI-Anwendungen in der MedizinModulkombination Grundlagen Kollege Computer / DataSkills4AI Vertiefung 1 Angewandte Statistik in der Medizin -
Prädikative Analyse und maschinelles LernenVertiefung 2 Chancen und Risiken von KI in der Medizin
Vorschlag 4: Zertifikat für KI-Anwendungen in der PädagogikModulkombination Grundlagen DataSkills4AI Vertiefung 1 Wie funktioniert das? Hintergründe und Hand-
lungswissen für einen digitalen SchulunterrichtVertiefung 2 Erziehung im Horizont von Digitalität
und KI (Grundkurs) -
Zielgruppe Datenwissenschaftler:Innen
Vorschlag 1: Zertifikat für KI und Datenkompetenzen für die PraxisModulkombination Grundlagen DataSkills4AI Vertiefung 1 Efficient Machine Learning Vertiefung 2 Generative KI für Geisteswissenschaftler
Vorschlag 2: Zertifikat für KI-basierte DatenwissenschaftModulkombination Grundlagen Datenmanagement und -analyse Vertiefung 1 Data Science: Methoden und Techniken Vertiefung 2 Inferenzmethoden Vertiefung 3 Data Mining
Vorschlag 3: Zertifikat für KI-basierte statistische DatenaufbereitungModulkombination Grundlagen Datamanagement und -analyse Vertiefung 1 Stochastik Vertiefung 2 Introduction to Computational
Communication Science
Vorschlag 4: Zertifikat für KI-basierte RobotikModulkombination Grundlagen Datenmanagement und -analyse Vertiefung 1 Robotvision Vertiefung 2 Kognitive Robotik
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