AI+ Audio - eLearning (inklusive Prüfung)
275,00 EUR
- 16 hours
Meistere KI‑gestützte Klang- und Audio‑Innovation. Verwandle Musikproduktion, Sounddesign und immersive Hörerlebnisse mit KI. Erschließe die Zukunft des Klangs mit der AI+ Audio™ Zertifizierung – einem praxisorientierten und kreativen Programm, das dir zeigt, wie du künstliche Intelligenz einsetzt, um Audioproduktion, Sounddesign und immersive Klangwelten zu transformieren. Lerne praxisrelevante KI‑Techniken, die Musikproduktion auf ein neues Niveau heben, die Klangqualität verbessern und intelligente Audiosysteme in Medien, Technologie und Entertainment ermöglichen.
Hauptfunktionen
Sprache
Kurs und Materialien auf Englisch
Stufe
Anfänger- bis Mittelstufenniveau
Zugriff
1 Jahr Zugang zur Plattform rund um die Uhr
8 Stunden Videolektionen & Multimedia
Empfehlung: 16 Stunden Lernzeit
E-Books, Hörbücher, Podcasts
Quizze, Bewertungen und Kursmaterialien
Prüfung
Online beaufsichtigte Prüfung mit einem kostenlosen Wiederholungsversuch
Zertifikat
Zertifikat über den Abschluss inbegriffen
Erlebe die Kraft von KI im Audio-Bereich
Kreative, praxisnahe und transformative Anwendungen für moderne Audioworkflows.
Lernergebnisse
Am Ende dieses Kurses werden Sie in der Lage sein:
KI-gestütztes Sounddesign
Beherrsche KI‑Tools für Musikkomposition, Klangsynthese und Echtzeit‑Audioproduktion
Audio-Intelligenz & Erkennung
Entwickeln Sie Fähigkeiten in Spracherkennung, Sound-Tagging und Klassifikation mithilfe von Machine-Learning-Modellen
Generative & adaptive Audio
Entdecke, wie KI dynamische Klanglandschaften erzeugt, die auf Benutzerinteraktionen und Umgebungen reagieren.
KI-gestützte Produktion
Sammle praktische Erfahrung mit KI-gestützten Techniken für Mixing, Mastering, Restauration und Audio-Optimierung
Ethik & industrielle Anwendungen
Erfahre, wie KI Musik, Medien und Unterhaltung verändert und dabei einen verantwortungsvollen und kreativen Einsatz fördert
Erkundete Tools
- TensorFlow Audioerkennung
- PyTorch-Klangklassifizierung
- Librosa
- OpenAI Jukebox
- Google Magenta Studio
- Audacity KI-Plugins
- Adobe Podcast KI-Tools
- AIVA
- Wav2Vec
- SpeechBrain
- JUCE-Framework
- FL Studio mit KI-Integrationen
- Logic Pro Smart Tools
- Sonible Smart EQ
- Spotify Audio-Analyse-API
- NVIDIA Riva Speech SDK
- Deep-Learning-Toolkit für Audio
- AudioLDM
- Tools zur Automatisierung von Sounddesign
Kurszeitplan
Einführung in KI und Klang
Lektion 1
- KI verstehen
- KI im Alltag: Audio-Beispiele
- Grundlagen von Schallwellen, Amplitude und Frequenz
- Grundlagen der digitalen Audiotechnik
KI in verschiedenen Audio-Bereichen einsetzen
Lektion 2
- KI für Audioverbesserung und -restaurierung
- KI für Barrierefreiheit und personalisierte Audioerlebnisse
- KI in Sprach- und Sprachtechnologien
- Wichtige Audio-Bibliotheken: Librosa, PyAudio
- Anwendungsfall: Echtzeit-KI-Untertitelung und Übersetzung für Live-Veranstaltungen
- Fallstudie: Personalisierte Anpassung von Hörgeräten mit KI und Smart-Earbuds
- Praxisnah: Sprachemotionen mit Deepgrams Voice-AI erkennen
Maschinelles Lernen & KI für Audio
Lektion 3
- ML-Modelle für Audioanwendungen
- Deep Learning & Fortgeschrittene KI-Techniken
- Audiospezifische Architekturen: CNNs, RNNs, Transformer
- Transferlernen in Audio-KI
- Anwendungsfall: Spracherkennung für medizinische Unterlagen
- Fallstudie: KI-gestützte Musikgenerierung mit Deep Learning
- Praxisworkshop: Erstelle ein Speech-to-Text-Modell mit TensorFlow
Spracherkennung & Text‑to‑Speech
Lektion 4
- Grundlagen der Spracherkennung und Phonetik
- API-basierte automatische Spracherkennung (ASR)-Lösungen
- Erstellen benutzerdefinierter ASR-Modelle mit Transformers
- Einführung in TTS und Voice Cloning
- Anwendungsfall: Automatisierte Meeting-Transkriptionen mit Google Speech-to-Text
- Fallstudie: Mehrsprachiger Kundensupport mit benutzerdefinierten Transformer-ASR-Modellen
- Praxisworkshop: Audio transkribieren und Sprache aus Text erzeugen
Audioverbesserung & Rauschunterdrückung
Lektion 5
- Häufige Audioprobleme
- KI-gestützte Rauschunterdrückung und Klangverbesserung
- Anwendungsfall: Verbesserung der Audioqualität bei Remote-Arbeitsgesprächen
- Fallstudie: Krisps KI‑Geräuschunterdrückung in der Podcast-Produktion
- Praxisworkshop: Rauschentfernung aus Audio mit Krisp oder Adobe Enhance Speech
Erkennung von Emotionen und Stimmungen in Audiodaten
Lektion 6
- Einführung in die Emotionserkennung
- KI-Modelle zur Emotionserkennung: RNNs, LSTMs, CNNs
- Herausforderungen: Voreingenommenheit, mehrsprachige Kontexte und Zuverlässigkeit
- Anwendungsfall: Verbesserung des Kundenservice durch Emotionserkennung
- Fallstudie: IBM Watson Tone Analyzer für die Echtzeit-Erkennung von Emotionen
- Praxisübung: Sprachproben mit IBM Watson oder ähnlichen APIs analysieren
Ethik und Datenschutz in Audio-KI
Lektion 7
- Risiken von Deepfakes und Stimmklonen
- Datenschutz- und Datensicherheitsaspekte
- Voreingenommenheit und Fairness in Audio-KI
- Anwendungsfall: Ethische Sprachdatenerfassung und Einwilligungsverwaltung
- Fallstudie: Sicherstellung der DSGVO-Compliance in Audio-KI
- Praxisworkshop: Falsche Audios erkennen und eine Checkliste für ethische KI erstellen
Fortgeschrittene Anwendungen & zukünftige Trends
Lektion 8
- Erkennung und Klassifizierung von Schallereignissen
- Audiosuche und -indizierung
- Innovationen: Multimodale KI, Edge Computing, 3D-Audio
- Neue Berufsfelder in der Audio-KI
Für wen ist dieses Programm geeignet?
Angehende Audioingenieure – perfekt für alle, die KI in Sounddesign-, Mixing- und Mastering-Workflows integrieren möchten.
Musikproduzenten und Komponisten – Ideal für Kreative, die daran interessiert sind, KI-Tools für Musikgenerierung und adaptive Komposition zu nutzen.
Machine-Learning-Enthusiasten – Geeignet für Lernende, die darauf brennen, ML-Modelle auf Audioanalyse und -synthese anzuwenden.
Spiele- und Medienentwickler – Ideal für Fachleute, die intelligente, immersive und reaktionsschnelle Audioerlebnisse gestalten möchten.
Technologieinnovatoren und Forschende – Für alle, die die Spitze der KI in Audiotechnologie und digitaler Klanginnovation erkunden.
Weitere Details
Voraussetzungen
- Grundlegende Programmierkenntnisse – Erfahrung mit Python oder vergleichbaren Programmiersprachen.
- Kenntnisse in Audiosignalverarbeitung – Verständnis zentraler Techniken zur Audiobearbeitung.
- Grundlagen des maschinellen Lernens – Vertrautheit mit Algorithmen und Konzepten des Modelltrainings.
- Mathematische Kompetenz – Vertraut im Umgang mit linearen Algebra- und Wahrscheinlichkeitsgrundlagen.
- Erfahrung mit Audiotools – praktische Anwendung von DAWs oder ähnlicher Audiosoftware.
Prüfungsdetails
- Dauer: 90 Minuten
- Bestanden: 70 % (35/50)
- Format: 50 Multiple-Choice-/Multiple-Response-Fragen
- Liefermethode: Online über eine beaufsichtigte Prüfungsplattform (flexible Terminplanung)
- Sprache: Englisch
Lizenzierung und Akkreditierung
Dieser Kurs wird von AVC gemäß der Partnerprogramm-Vereinbarung angeboten und entspricht den Anforderungen der Lizenzvereinbarung.
Gleichstellungspolitik
AVC stellt keine Unterkünfte aufgrund einer Behinderung oder eines medizinischen Zustands von Studierenden zur Verfügung. Bewerberinnen und Bewerber werden ermutigt, sich für Beratung und Unterstützung während des gesamten Unterbringungsprozesses an AVC zu wenden.
Häufig gestellte Fragen
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