Artificial Intelligence

Wie lassen sich intelligente Systeme bauen, die mit Dynamik und komplexen Zielen umgehen können? Ob in Planungssystemen, Prozessoptimierung, Medizin, Energiemanagement, in der digitalen Werbung oder in der Cyber-Sicherheit – die Methoden des Deep und Reinforcement Learning eröffnen neue Perspektiven für alle Branchen und Aufgaben. Lernen Sie in diesem CAS die modernsten KI-Methoden kennen, um Anwendungen in Business, Dienstleistungen, Technologie und Industrie zu entwickeln.

Steckbrief

  • Titel/Abschluss Certificate of Advanced Studies (CAS) in Artificial Intelligence
  • Dauer Frühlingssemester: KW17 bis KW40 /
    Herbstsemester: KW43 bis KW14
  • Unterrichtstage Mittwoch: 8.30–16.15 Uhr
  • Anmeldefrist 24. März
    23. September
    8–24 Teilnehmer*innen
  • Anzahl ECTS 12 ECTS
  • Kosten CHF 7'500
  • Unterrichtssprache Deutsch, Unterlagen teilweise in Englisch
  • Studienort Biel, Aarbergstrasse 46 / Online
  • Departement Technik und Informatik
  • Nächste Durchführung Herbst 2025
    Frühling 2026

Inhalt + Aufbau

Im CAS erfahren Sie, wie neuronale Netze funktionieren, wie sie trainiert und optimiert werden und wie Deep Reinforcement Learning eingesetzt werden kann.

Portrait

Künstliche Intelligenz gestaltet die Welt von morgen. In diesem Kurs tauchen wir gemeinsam in die faszinierenden Möglichkeiten des Deep Learning und Deep Reinforcement Learning ein. Wie lernen Maschinen, komplexe Entscheidungen zu treffen? Wie lassen sich intelligente Systeme bauen, die mit Unsicherheit, Dynamik und Zielkonflikten umgehen können?

Ob in Planung, Prozessoptimierung, in der digitalen Werbung oder in der Cyber-Sicherheit, im Dienstleistungs-, Medizin- oder Energieunternehmen: Deep Learning und Reinforcement Learning eröffnen neue Perspektiven für alle Branchen und Unternehmensfunktionen.

Das CAS vermittelt praxisnah und verständlich, wie neuronale Netze funktionieren, wie sie trainiert und optimiert werden und wie Deep Reinforcement Learning für adaptive, mehrstufige Entscheidungen eingesetzt werden kann. Gemeinsam entwickeln wir eigene Modelle und testen diese in realitätsnahen Szenarien aus.

Ausbildungsziele

Dieses CAS

  • führt Sie umfassend in die professionelle Anwendung und Implementierung von Deep Learning und Deep Reinforcement Learning ein, sowie in die Mitarbeit in Teams, die AI-Methoden einsetzen.
  • vermittelt Ihnen ein tiefes Verständnis moderner Deep-Learning-Architekturen (Neuronale Netze, Transformers)
  • befähigt Sie um Aufbau und Training von Deep-Reinforcement-Learning-Agenten
  • befähigt Sie zur Anwendung auf realen Problemstellungen

Besondere Highlights

  • Hands-on Projekte mit echten Datensätzen
  • Anwendungsnahe Fallbeispiele aus Wirtschaft, Technik und Gesellschaft
  • Interdisziplinärer Austausch und Kreativität bei der Lösungsfindung

Das CAS beinhaltet Kurse und Veranstaltungen zu:

  • Einführung in AI & Deep-Learning-Grundlagen

  • Deep-Learning-Vertiefung – CNN, RNN und Transformer

  • NLP und Forecasting mit modernen Architekturen

  • Grundlagen von Deep Reinforcement Learning

  • Deep Reinforcement Learning in der Praxis

  • Projektarbeit & Workshop: Trading mit DRL

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Kompetenzstufen

  1. Kenntnisse | Wissen
  2. Verstehen
  3. Anwenden
  4. Analyse
  5. Synthese
  6. Beurteilung
  • Kontaktunterricht
  • Selbststudium
  • Projektarbeit

Titel + Abschluss

Certificate of Advanced Studies in «Artificial Intelligence».

Voraussetzungen + Zulassung

Das CAS richtet sich an

  • Fachexpert*innen aus IT, Industrie und Business, die moderne AI-Techniken kennenlernen und anwenden möchten.
  • Informatiker*innen, die modernste AI-Techniken in neue Applikationen, IT-Dienstleistungen und IT-Landschaften integrieren wollen.

Studiengänge richten sich an Personen mit einem Hochschulabschluss und Berufspraxis. Personen ohne Hochschulabschluss können zu Studiengängen zugelassen werden, wenn sich ihre Befähigung aus einem anderen Nachweis ergibt.

Voraussetzungen

  • Sie bringen ein Bachelorstudium mit, typischerweise in Informatik-, Wirtschafts- oder Engineering-Disziplinen und können sich in eine algorithmische Denkweise vertiefen. 
  • Sie können sich mathematische Gesetzmässigkeiten aneignen und diese anwenden.
  • Sie haben Erfahrung mit einer Programmiersprache und können einfache Skripte in der Sprache Python schreiben und ausführen (z.B. in einer Entwicklungsumgebung wie Anaconda/Jupyter Notebooks).
  • Kenntnisse in den Methoden des überwachten und nicht-überwachten Lernens sind von Vorteil. Es wird im CAS im Rahmen des Deep-Learning-Studiums kurz darauf eingegangen.

Infoveranstaltungen + Beratung

Studienort

Switzerland Innovation Park Biel/Bienne (SIPBB)

Vielseitige Standortvorteile
 

  • Unterrichtsräume in zwei Minuten Gehdistanz vom Bahnhof Biel/Bienne
  • Ideale Zugsverbindungen im 15-Minuten-Takt ab Hauptbahnhof Bern und im 30-Minuten-Takt ab Bern Wankdorf (neue Linie Thun-Biel)
  • Modernste Infrastruktur im SIPBB-Neubau
  • Vielseitige Verpflegungsmöglichkeiten in unmittelbarer Nähe
  • Innovative Events und Networkinganlässe

Und noch dies…
 

  • Innovations-Hotspot Biel/Bienne
  • Hochschulstadt Biel/Bienne
  • Industrie- und Dienstleistungsstadt mit zahlreichen Leadern in den Bereichen der Uhren-, Maschinen-, Präzisions- und Medizinaltechnikindustrie sowie Vertretern der Kommunikations- und Telekommunikationsbranche
  • Unmittelbare Nähe zum Bielersee mit vielseitigem Sport- und Freizeitangebot
  • Gelebte Zweisprachigkeit
  • Kulturleben in allen Facetten

Biel Aarbergstrasse 46 (Switzerland Innovation Park Biel/Bienne)

Biel, Aarbergstrasse 46

Berner Fachhochschule

Technik und Informatik
Switzerland Innovation Park Biel/Bienne
Aarbergstrasse 46
CH 2503 Biel

Berner Fachhochschule

Technik und Informatik
Switzerland Innovation Park Biel/Bienne
Aarbergstrasse 46
CH 2503 Biel