Kursbeschreibung
Machine Learning ist längst in der Praxis angekommen, doch die Entwicklung geht rasant weiter. In diesem Seminar erhältst du einen kompakten Überblick über den aktuellen Stand, konkrete Anwendungsgebiete, typische Grenzen und die Kosten von ML-Projekten. Anhand ausgewählter Modelle, Tools und Lösungen siehst du, was heute bereits möglich ist und wo die Herausforderungen liegen.
Die wichtigsten Themen im Überblick
- Machine Learning: Chancen, Grenzen und Projektkosten einordnen
- Aktuelle KI-Forschung und Trends nach Machine Learning verstehen
- AGI-Stand nach Wissenschaft, Meinungen und Praxis bewerten
- Transfer Learning, Active Learning und Federated Learning vergleichen
- Generative KI mit GANs, Transformers und VAEs einordnen
- Reinforcement Learning und evolutionäre Algorithmen verstehen
- ML-Modelle, Tools und Lösungen anhand von Showcases prüfen
- Generalistische und spezialisierte KI-Ansätze unterscheiden
Zielgruppe
- Alle die mit den Entwicklungen im KI und ML Bereich Schritt halten wollen
Kursinhalte
Ein Blick auf die Gegenwart und aktuelle Möglichkeiten
- Machine Learning und praktische Anwendungsgebiete
- Limiterungen von Machine Learning
- Kosten von ML Projekten
- Showcase verschiedener Modelle, Lösungen und Tools
Wohin geht dir Reise?
- Eine aktuelle Übersicht der Forschungslandschaft
- Wie weit sind wir noch von AGI (Artificial General Intelligence) entfernt - ein Überblick über Meinungen und Wissenschaft
- Neue Methoden und Herangehensweisen
- Transfer Learning
- Active Learning
- Federated Learning
- Reinforced Learning
- Kognitive Ansätze
- genAI (GAN, Transformers und Variational Auto Encodes (VAEs)
- 3DP3
- Generalismus vs. Spezialisierung
- Evolutionäre Algorithmen und ML
- Vieles mehr (die Inhalte ändern sich fast wöchtentlich)
