Diese Einheit beschäftigt sich mit der Strukturierung von KI
Dabei werden die drei klassischen KI-Lernverfahren vorgestellt und diskutiert: Das ‚Maschinenlernen‘, das ‚Lernen von Symbolen‘ und die ‚Evolutionären Algorithmen‘. Das Maschinenlernen unterteilt sich wiederum in ‚statistische Lernverfahren‘ und ‚Deep Learning‘ (vertiefe Lernverfahren) auf. Statistische Klassifikatoren sind beispielsweise Bayes-, Maximum Likelyhood, -Entscheidungstrukturen oder Clusteranalysen und auch Polynom-Klassifikatoren.