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Dieses Modul vermittelt die Grundlagen der Künstlichen Intelligenz und richtet sich insbesondere an Berufserfahrene, die verstehen möchten, wie moderne KI-Systeme funktionieren und in der Praxis eingesetzt werden.
Zu Beginn werden die wichtigsten Begriffe, Konzepte und Anwendungsgebiete der Künstlichen Intelligenz vorgestellt. Anschließend lernen die Teilnehmenden klassische Verfahren des Maschinellen Lernens kennen, darunter Regression, k-nächste Nachbarn (k-NN) und Entscheidungsbäume. Anhand anschaulicher Beispiele wird gezeigt, wie diese Verfahren Muster erkennen und Vorhersagen treffen.
Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf neuronalen Netzwerken. Deren Funktionsweise wird zunächst mithilfe eines leicht verständlichen Wassersystem-Modells erklärt und anschließend technisch fundierter mit den Konzepten Inferenz, Training und Optimierung betrachtet. Darüber hinaus werden grundlegende Trainingsmethoden sowie die Entwicklung und Verbesserung von KI-Modellen erläutert.
Zur Veranschaulichung der Inhalte werden mehrere interaktive Demonstrationen vorgestellt. Dazu gehören unter anderem die Schätzung von Immobilienpreisen mit Regressionsverfahren, ein handschriftliches Ziffernerkennungssystem, bei dem Teilnehmende selbst Ziffern zeichnen können, sowie das Training eines Convolutional Neural Networks (CNN) zur automatischen Erkennung verschiedener Obstsorten anhand von Bildern.
Abgerundet wird das Modul durch einen Einblick in die Mensch-Maschine-Interaktion. Dabei wird beleuchtet, wie Menschen und KI-Systeme zusammenarbeiten, welche Möglichkeiten moderne KI bietet und warum menschliche Bewertung und Kontrolle weiterhin eine zentrale Rolle spielen.
Der Kurs basiert auf einer Aufzeichnung einer Live-Durchführung mit dem KI-Agenten Brainy und PresenterOS und verbindet verständliche Erklärungen mit praxisnahen Demonstrationen und realen Anwendungsbeispielen.
