Kurt Mehlhorn

Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen

  • PRO
  • 7h 20 min
  • German
  • Computer Science
  • 59

About this course

Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen sind in aller Munde. Wir sollen bald selbstfahrende Autos haben, Programme übersetzen in hoher Qualität zwischen vielen Sprachen, soziale Netzwerke stellen auf den Nutzer zugeschnittene Nachrichten zur Verfügung und Personenerkennung kann benutzt werden, um Verbrecher auf offener Straße zu erkennen.

Ich werde Ihnen die Methoden und Lernparadigmen zeigen, die hinter diesen Anwendungen stehen. Ich werde auch einige Anwendungen detailliert diskutieren: Erkennen von Spam-Emails, Erkennen von handgeschriebenen Ziffern, Bilderkennung und Computerschach. Ich diskutiere auch die Gefahren der künstlichen Intelligenz.

Inhalte

  1. Was ist maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz

  2. Beispiele für den Stand der Kunst

  3. Die Regel von Bayes und die Erkennung von Spam-Emails

  4. Erkennung handgeschriebener Ziffern: Beaufsichtigtes und unbeaufsichtigtes Lernen

  5. Künstliche neuronale Netze

    1. Stand der Kunst: Bilderkennung, Personenerkennung, Übersetzung

    2. Biologische Inspiration

    3. Prinzip der Funktionsweise

    4. Training von künstlichen neuronalen Netzen.

    5. Stand der Kunst in der Bilderklassifizierung

    6. Grenzen

  6. Bestärkendes Lernen (Reinforcement Learning)

    1. Prinzip und Beispiele

    2. Computerschach

  7. Ethische Probleme bei Entscheidungsalgorithmen

    1. Qualtität und Fairness

    2. Die Wahl zwischen zwei Übeln

Lernziele

  1. Verständnis der grundlegenden Verfahren des maschinellen Lernen und der künstlichen Intelligenz
  2. Lernparadigmen: Supervised, Unsupervised, and Reinforcement Learning
  3. Die Regel von Bayes
  4. Der k-means Algorithmus zur Erkennung von Clustern
  5. Neuronale Netze: Funktionsweise, Training, Erfolge und Grenze
  6. Bestärkendes Lernen und Computerschach

Zielgruppe

Alle, die mehr über künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen wissen wollen.

Bestandteile des Kurses

  1. Videos
  2. Folien
  3. Quizzes
  4. Übungen mit Lösungen
  5. Logbuchaufgaben
  6. Zertifikat

Danksagung

Ich danke meinen (ehemaligen und aktuellen) Mitarbeitern, mit deren Hilfe ich die Vorlesung Ideen und Konzepte der Informatik an der Universität des Saarlandes entwickelt habe:

Dr. Konstantinos Panagiotou, Dr. Adrian Neumann, Dr. Antonios Antoniadis, Dr. Corinna Coupette und Angelina Mansion.

Dieser Kurs und die gesamte Kursreihe bauen auf dieser Vorlesung auf.

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