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Künstliche Intelligenz (KI) ist im Alltag angekommen. Ob Sie Sprachassistenzsysteme auf Ihrem Smartphone oder Autopilotfunktionen in einem Fahrzeug nutzen, immer steckt KI dahinter. Doch es hat ein Paradigmenwechsel stattgefunden: Statt alle Schritte der Wissensverarbeitung manuell zu kodieren, werden Lernmethoden programmiert. Mit Hilfe des maschinellen Lernens erkennen Systeme die Struktur unserer Welt von selbst und ergänzen ihre Wissensbasis. Das maschinelle Lernen hat bereits viele Einsatzgebiete der Sprachverarbeitung, Bild- und Objekterkennung revolutioniert und gewinnt erheblich an Bedeutung für die Digitalisierung in Wirtschaft und Gesellschaft. Und es ist eine Schlüsseltechnologie für die Entwicklung autonomer Systeme: kollaborative Roboter, die mit ihren menschlichen Kollegen Hand in Hand arbeiten ebenso wie selbstfahrende Autos.
Künstliche Intelligenz (KI) ist im Alltag angekommen. Ob Sie Sprachassistenzsysteme auf Ihrem Smartphone oder Autopilotfunktionen in einem Fahrzeug nutzen, immer steckt KI dahinter. Doch es hat ein Paradigmenwechsel stattgefunden: Statt alle Schritte der Wissensverarbeitung manuell zu kodieren, werden Lernmethoden programmiert. Mit Hilfe des maschinellen Lernens erkennen Systeme die Struktur unserer Welt von selbst und ergänzen ihre Wissensbasis. Das maschinelle Lernen hat bereits viele Einsatzgebiete der Sprachverarbeitung, Bild- und Objekterkennung revolutioniert und gewinnt erheblich an Bedeutung für die Digitalisierung in Wirtschaft und Gesellschaft. Und es ist eine Schlüsseltechnologie für die Entwicklung autonomer Systeme: kollaborative Roboter, die mit ihren menschlichen Kollegen Hand in Hand arbeiten ebenso wie selbstfahrende Autos.
In 3 Kurswochen bieten Wissenschaftler, Vertreter aus Unternehmen, Entwickler und Anwender in insgesamt 38 Videos Orientierungswissen für das maschinelle Lernen. Sie erhalten einen Überblick über Methoden des maschinellen Lernens, Anwendungsfelder und Werkzeuge. Konkrete Anwendungsbeispiele aus unterschiedlichsten Branchen wie der Automobilindustrie, der Gesundheitstechnologie oder der Finanzindustrie vermitteln einen Einblick, welche Probleme bereits heute mit Hilfe des maschinellen Lernens gelöst werden können. Der Kurs startet zur CeBIT 2017 am 20. März.
Kurskoordination:
Dr. Damian Borth, Director DFKI Deep Learning Competence Center
Johannes Melzer, acatech - Deutsche Akademie der Technikwissenschaften
Einführung:
Maschinelles Lernen als eine Grundlage Künstlicher Intelligenz – Prof. Dr. Wolfgang Wahlster (Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz)
Woche 1: Methoden
Woche 2: Werkzeuge
Woche 3: Einsatzfelder
Bereits ab Kursstart verfügbar: Anwendungsbeispiele
Ethische und rechtliche Aspekte
Quelle Kursbild: vladistock - Fotolia
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Henning Kagermann has been president of acatech – National Academy of Science and Engineering— since 2009. The acatech provides independent, science-based advice in the public interest to policymakers and civil society. The academy advocates sustainable growth through innovation. As chair of the steering committee of innovation dialogue between the German government and the scientific and business communities and former spokesperson of the Communication Promoters Group of the Industry-Science Research Alliance, Henning Kagermann plays a key role in the promotion of strategic initiatives such as Industrie 4.0 and web-based service innovations. Since 2015, Henning Kagermann has been spokesperson of the working group on autonomous systems in the High Tech Forum, which advises the German Federal Government in the implementation of its high tech strategy.
Henning Kagermann was appointed chairman of the German National Platform for Electric Mobility (NPE) when it was established in 2010. Since then, he has chaired the Platform’s steering committee together with the respective state secretaries of the Federal Ministry for Economic Affairs and Energy and the Federal Ministry of Transport and Digital Infrastructure. Henning Kagermann holds a post-doctoral thesis in physics and is former CEO of SAP AG.
Wolfgang Wahlster is the Director and CEO of the German Research Center for Artificial Intelligence (DFKI) and a Professor of Computer Science at Saarland University. He has published more than 200 technical papers and 12 books on user modeling, spoken dialog systems, mobile and multimodal user interfaces, the semantic web, as well as the internet of things and services. He is a Fellow of AAAI, ECCAI, and GI. In 2001, the President of Germany presented the German Future Prize to Professor Wahlster for his work on intelligent user interfaces, the highest personal scientific award in Germany. He was elected Foreign Member of the Royal Swedish Nobel Prize Academy of Sciences in Stockholm and Full Member of the German National Academy of Sciences Leopoldina that was founded in 1652. He has been awarded the Federal Cross of Merit, First Class of Germany. He holds honorary doctorates from the universities of Darmstadt, Linkoeping and Maastricht. He serves on the Executive Boards of the International Computer Science Institute at UC Berkeley and EIT Digital. He is the editor of Springer’s LNAI series and on the editorial board of various top international CS journals. In 2013, Wolfgang Wahlster received the IJCAI Donald E. Walker award for his substantial contributions, as well as his extensive service to the field of Artificial Intelligence throughout his career.