Seminar „KI verstehen: Grundlagen von Machine Learning und neuronalen Netzen“

Künstliche Intelligenz wird häufig wie eine schwer verständliche „Black Box“ wahrgenommen. Dieses Seminar erklärt die wichtigsten Grundlagen ohne unnötige technische Komplexität und schafft ein realistisches Verständnis dafür, was KI-Systeme leisten können – und was nicht.
Die Teilnehmenden lernen, was unter Künstlicher Intelligenz verstanden wird und wie sich heutige, auf bestimmte Aufgaben spezialisierte KI-Systeme von der Idee einer allgemeinen Künstlichen Intelligenz unterscheiden. Sie erfahren, wie Machine-Learning-Modelle aus Daten Muster erkennen und auf dieser Grundlage Vorhersagen, Klassifikationen oder Empfehlungen erstellen.
Verschiedene Ansätze des maschinellen Lernens werden anhand anschaulicher betrieblicher Beispiele erläutert. Auch die grundlegende Funktionsweise neuronaler Netze wird so dargestellt, dass keine vertieften mathematischen oder informatischen Kenntnisse notwendig sind, um die zentralen Zusammenhänge zu verstehen.
Dabei geht es nicht darum, selbst komplexe KI-Modelle zu entwickeln. Ziel ist vielmehr, fundierter beurteilen zu können, für welche Aufgaben Machine Learning geeignet ist, welche Daten benötigt werden und wo typische Grenzen liegen.