Lernergebnisse
In einer zunehmend datengetriebenen Welt besteht eine zentrale Herausforderung darin, komplexe und miteinander verknüpfte Informationen zu verstehen und nutzbar zu machen - sei es in der Robotik, in Smart Cities, im Automobilbereich oder bei Digitalen Zwillingen. Wissensgraphen haben sich als leistungsstarkes Paradigma zur Strukturierung und zum Schließen über semantische Daten etabliert. Sie ermöglichen intelligenten Systemen, vielfältige Informationsquellen zu integrieren, zu interpretieren und darauf zu reagieren. Dieser Kurs bietet eine umfassende Einführung in die Grundlagen, den Aufbau, die Speicherung und die KI-gestützten Anwendungen von Wissensgraphen. Die Teilnehmenden lernen sowohl theoretische Konzepte als auch praktische Umsetzungen kennen und erwerben die Fähigkeiten, Wissensgraphen in modernen KI-Systemen mit großen Sprachmodellen (LLMs) und Foundation Models effektiv einzusetzen. Anhand praxisnaher Beispiele und Übungen entwickeln sie Kompetenzen zur Erstellung skalierbarer, dynamischer und kontextbewusster Wissenssysteme, die symbolisches Schließen und maschinelles Lernen miteinander verbinden. Zusammenfassend umfassen die Lernziele:
- Kenntnisse über Wissensgraphen demonstrieren.
- Fähigkeiten in der Anwendung von Wissensgraphen in KI-gesteuerten Anwendungen in den Bereichen Robotik, Automobilindustrie und Smart Cities demonstrieren
