BCS - Foundation Certificate in Artificial Intelligence

Lehrplan

Modul 1: Ethische und nachhaltige menschliche und künstliche Intelligenz (20%)

• Erinnern Sie sich an die allgemeine Definition von menschlicher und künstlicher Intelligenz (KI).
  • Beschreiben Sie das Konzept der intelligenten Agenten.
  • Beschreiben Sie einen modernen Ansatz für die logischen Ebenen des menschlichen Denkens anhand des Modells von Robert Dilt.
• Beschreiben Sie, was Ethik und vertrauenswürdige KI im Besonderen sind:
  • Erinnern Sie sich an die allgemeine Definition von Ethik.
  • Erinnern Sie sich daran, dass ein menschenzentrierter ethischer Zweck die Grundrechte, Prinzipien und Werte respektiert.
  • Erinnern Sie sich daran, dass KI mit ethischem Zweck durch vertrauenswürdige KI bereitgestellt wird, die technisch robust ist.
  • Erinnern Sie sich daran, dass die vertrauenswürdige KI des Human Centric Ethical Purpose kontinuierlich bewertet und überwacht wird.
• Beschreiben Sie die drei grundlegenden Bereiche der Nachhaltigkeit und die siebzehn Nachhaltigkeitsziele der Vereinten Nationen.
• Beschreiben Sie, wie KI Teil von "Universal Design" und "Die vierte industrielle Revolution" ist.
• Verstehen, dass ML ein wesentlicher Beitrag zum Wachstum der Künstlichen Intelligenz ist.
• Beschreiben Sie "Lernen aus Erfahrung" und wie es sich auf das maschinelle Lernen (ML)
bezieht.

Modul 2: Künstliche Intelligenz und Robotik (20%)

• Demonstrieren Sie das Verständnis der Beschreibung eines intelligenten Agenten:
  • Zählen Sie die vier rationalen Abhängigkeiten der Agenten auf.
  • Beschreibung von Agenten in Bezug auf Leistungsmessung, Umgebung, Aktoren und Sensoren.
  • vier Arten von Agenten beschreiben: reflexiv, modellbasiert reflexiv, zielbasiert und nutzenbasiert.
  • die Beziehung zwischen KI-Agenten und maschinellem Lernen (ML) identifizieren.
• Beschreiben, was ein Roboter ist:
  • Beschreiben Sie robotische Paradigmen,
• Beschreibe, was ein intelligenter Roboter ist und:
  • Verbinden Sie intelligente Robotik mit intelligenten Agenten.

Modul 3: Anwendung der Vorteile der KI - Herausforderungen und Risiken (15%)

• Beschreiben Sie, wie Nachhaltigkeit mit menschenzentrierter, ethischer KI zusammenhängt und wie unsere Werte, die unseren Einsatz von KI bestimmen, Menschen, Gesellschaft und Organisationen verändern werden.
• Erläutern Sie die Vorteile der Künstlichen Intelligenz durch.
  • Nennen Sie die Vorteile von maschinellen und menschlich-maschinellen Systemen.
• Beschreiben Sie die Herausforderungen der Künstlichen Intelligenz und geben Sie;
  • Allgemeine ethische Herausforderungen, die KI aufwirft.
  • Allgemeine Beispiele für die Grenzen von KI-Systemen im Vergleich zu menschlichen Systemen.
• Demonstrieren Sie Verständnis für die Risiken von KI-Projekten und:
  • mindestens ein allgemeines Beispiel für die Risiken von KI nennen,
  • ein typisches KI-Projektteam im Besonderen beschreiben,
  • Beschreibung eines Fachexperten,
  • beschreiben, was "fit-of-purpose" ist,
  • Beschreiben Sie den Unterschied zwischen Wasserfall- und agilen Projekten.
• Listen Sie Möglichkeiten für KI auf.
• Identifizieren Sie eine typische Finanzierungsquelle für KI-Projekte und stellen Sie einen Bezug zu den NASA Technology Readiness Levels (TRLs) her.

Modul 4: Einstieg in die KI, wie man eine Toolbox für maschinelles Lernen aufbaut - Theorie und Praxis (30%)

• Beschreiben Sie, wie wir aus Daten lernen - Funktionalität, Software und Hardware,
  • Listen Sie gängige Open-Source-Funktionen, Software und Hardware für maschinelles Lernen auf.
  • Beschreiben Sie die einführende Theorie des maschinellen Lernens.
  • Beschreiben Sie typische Aufgaben bei der Aufbereitung von Daten.
  • Beschreiben Sie typische Arten von Algorithmen des maschinellen Lernens.
  • Beschreiben Sie die typischen Methoden zur Visualisierung von Daten.
• Erinnern Sie sich, welche typischen, engen KI-Fähigkeiten für die Funktionalität von ML und KI-Agenten nützlich sind

Modul 5: Management, Rollen und Verantwortlichkeiten von Menschen und Maschinen (15%)

• Zeigen Sie ein Verständnis dafür, dass künstliche Intelligenz (insbesondere maschinelles Lernen) Menschen und Maschinen dazu bringen wird, zusammenzuarbeiten.
• Listen Sie zukünftige Richtungen der Zusammenarbeit von Menschen und Maschinen auf.
• Beschreiben Sie einen "Lernen aus Erfahrung" agilen Ansatz für Projekte
  • Beschreiben Sie die Art der Teammitglieder, die für ein agiles Projekt benötigt werden.