Data Science Masterclass - Autonomes Fahren

Umfassende Kenntnisse im Bereich Data Science - speziell auf die Anforderungen des autonomen Fahrens zugeschnitten. Darunter spannende Themen wie Maschinelles Lernen, Big Data, Programmieren mit Python und Spezialgebiete des Autonomen Fahrens.

Data Science

• Einführung in die Data Science
• Anwendungsfälle und Leistungsbewertung
• Vorbehandlung von Daten
• Verarbeitung von Daten
• Ausgewählte mathematische Techniken
• Ausgewählte Techniken künstlicher Intelligenz

Programmieren mit Python

• Einführung in die Programmiersprache Python
• Objektorientierte Konzepte in Python
• Behandlung von Ausnahmen und Fehlern
• Das Ökosystem der Python-Bibliothek
• Umgebungen und Paketmanagement
• Dokumentation und Prüfung
• Versionskontrolle 

Big-Data-Technologien

• Datentypen und Datenquellen
• Datenbanken
• Moderne Speicher-Frameworks
• Datenformate
• Verteilte Datenverarbeitung

Software Engineering für Datenwissenschaften

• Agile Projektleitung
• DevOps
• Softwareentwicklung
• API
• Vom Modell zur Produktion

IT Sicherheit und Datenschutz

• Datenschutz und Privatsphäre
• Bausteine der IT-Sicherheit
• IT-Sicherheitsmanagement
• Kryptographiekonzepte
• Kryptographie-Anwendungen

Architekturen für Autonomes Fahren

• Architekturmuster eines selbstfahrenden Autos
• Wahrnehmung und Bewegungssteuerung
• Soziale Auswirkungen autonomer Fahrzeuge

Fallstudie: Lokalisierung, Bewegungsplanung und Sensor-Fusion

• Algorithmen zur Lokalisierung und Navigation
• Sensorfusionsverfahren zur Lokalisierung und Objektverfolgung
• Bewegungsplanungsalgorithmen

Seminar: Data Science und Gesellschaft

• In diesem Modul werden die Weiterbildenden über die aktuellen gesellschaftlichen und politischen Auswirkungen der Anwendung von datenwissenschaftlichen Modellen nachdenken. Zu diesem Zweck werden relevante Themen durch Artikel vorgestellt, die von den Weiterbildenden in Form eines schriftlichen Aufsatzes kritisch bewertet werden.