KI und Machine Learning in der Praxis. Ein Blick unter die Motorhaube

Der Vortrag von Thomas Stahl zum Thema Künstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML) behandelt die drei großen Bereiche des Machine Learning:
-Supervised Learning: Image Classification mit Convolutional Neural Nets
-Unsupervised Learning: Anomalieerkennung/Fraud Detection
-Reinforcement Learning: Deep Q-Learning
und thematisierte darüber hinaus weitere Aspekte wie typische Missverständnisse und das Management von KI-Projekten.
Künstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML) sind mittlerweile zu Top-Themen avanciert. Die prominente „Spitze des Eisberges“ bilden Deep-Learning Verfahren mit Neuronalen Netzen, wie sie z.B. zum Bildverstehen eingesetzt werden (sog. Supervised Learning). Weniger prominent aber nicht minder erfolgreich sind Methoden des eigenständigen Lernens. Typische Besipiele dazu sind Betrugserkennung (mittels Unsupervised Learning) oder sogenannte Agentensysteme, mit denen Roboter das Laufen lernen oder die (Computer-)Spiele selbstständig meistern (Reinforcement Learning).
Thomas Stahl leitet das KI-Lab der b+m Informatik AG und beschäftigt sich seit langem, bereits seit dem Studium, mit dem Thema KI. Sein Vortrag holt sie auf den Boden der Tatsachen zurück. Er gibt einen Einblick in die gesamte Bandbreite der Techniken und zeigt die wissenschaftlichen, methodischen und technologischen Fortschritte in Mathematik und Informatik auf.
Dieser Vortrag ist Teil der Veranstaltungsreihe "Vom Elektronenhirn zu Smart Data" der Fachhochschule Kiel im Rahmen der Digitalen Woche Kiel 2020.