Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen für Einsteiger

Obwohl viel diskutiert, sind neuste Technologien wie künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen den meisten noch ein Buch mit sieben Siegeln. Das will unser openHPI-Kurs für Einsteiger ändern. Schülerinnen und Schüler, aber auch interessierte Erwachsene sollen die zugrundeliegenden Konzepte kennen und verstehen lernen. Angesprochen sind alle, die noch keine Programmiererfahrung oder technisches Hintergrundwissen haben.

Die Kursleiter Johannes Hötter und Christian Warmuth steigen anschaulich in das Thema ein, indem sie die Unterschiede herausarbeiten, die es zwischen herkömmlichem „Coden“ und der Entwicklung selbstlernender Programme gibt. Erläutert wird an Beispielen, wie überwachtes (supervised), nicht überwachtes (unsupervised) und verstärkendes (reinforcement) Lernen die Algorithmen des „machine learning“ im Kern bestimmen.

Dann bekommen die Teilnehmenden an einem konkreten Beispiel überwachten Lernens vorgeführt, wie ein solcher Prozess aussehen kann – einer, der Muster und Strukturen in großen Datenmengen besser erkennen kann als einer mit herkömmlicher Programmierung.

Zum Abschluss des vierwöchigen Onlinekurses geht es um Zukunftsperspektiven von Anwendungen künstlicher Intelligenz, um ethische Fragestellungen und um Begrenzungen maschinellen Lernens.

Nicht auf dem Lehrplan dieses Kurses steht die eigenhändige Entwicklung selbstlernender Algorithmen und das Erlernen der Programmiersprache Python.

Woche 1: Wesentliche Unterschiede herkömmlicher Programmierung und der Entwicklung selbstlernender Programme

Woche 2: Grundlegende Konzepte überwachten, nicht überwachten und verstärkenden Lernens, Unterschiede in der Datenbereitstellung, konkreter Anwendungsfall

Woche 3: Einführung in den Prozess, wie ein selbstlernender Algorithmus im Rahmen überwachten Lernens zum Beispiel Muster erkennen kann

Woche 4: Ausblick auf das Fortschrittstempo bei künstlicher Intelligenz, Diskussion wesentlicher ethischer Grundsätze