mit Zertifikat
Kurt Mehlhorn

Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen

  • PRO
  • 7 h 20 min
  • German
  • L'informatique
  • 59
  • avec certificat

Worum geht es im Kurs?

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

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.

Kursinhalt

Chapitre 1
Einführung und Stand der Kunst
Einführung
10 min
Potential, Gefahren, Winter und Paradigmen
15 min
Stand der Kunst
15 min
Chapitre 2
Spamfilter und Regel von Bayes
Die Regel von Bayes
20 min
Bayessche Regel
25 min
Bayessche Regel: Lösungsvorschlag
5 min
Spam Filter
20 min
Spam-Filter
30 min
Spam-Filter: Lösungsvorschlag
5 min
Chapitre 3
Erkennen handgeschriebener Ziffern
Handgeschriebene Ziffern, Supervised Learning
15 min
Unsupervised Learning und k-Means Algorithmus
20 min
Chapitre 4
Neuronale Netze: Einführung und biologischer Hint…
Einführung in neuronale Netze
10 min
Biologischer Hintergrund
12 min
Künstliche neuronale Netze
18 min
Chapitre 5
Training neuronaler Netze
Von der Funktion zum Netz: Aufgabenstellung
15 min
Von der Funktion zum Netz: Training
15 min
Chapitre 6
Neuronale Netze für die Klassifizierung von Bilde…
T und C
15 min
Klassifizierung von Bildern
15 min
Zusammenfassung
10 min
Klassifizieren von Bildern
10 min
Chapitre 7
Bestärkendes Lernen (Reinforcement Learning)
Bestärkendes Lernen: Einführung
12 min
Computerschach I
14 min
Computerschach II
14 min
Chapitre 8
Ethische Fragen bei Entscheidungsalgorithmen
Einführung
2 min
Entscheidungsalgorithmen: Qualität und Fairness
15 min
Qualität und Fairness, Teil 2
15 min
Fairness bei automatischen Entscheidungsverfahren
25 min
Fairness bei automatischen Entscheidungsverfahren: Lösungsvorschlag
5 min
Wahl zwischen zwei Übeln
8 min
Assistenzsysteme
30 min

Was werden Sie lernen?

  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

An wen richtet sich der Kurs?

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

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