Was erwartet Dich in diesem Kurs?
In diesem Modul bekommst du einen kurzen Einstieg in das Thema "Künstliche Intelligenz". Du lernst die Begriffe "Machine Learning" und "Deep Learning" und verschiedene Lerntechniken für künstliche neuronale Netze kennen. Zusätzlich zeigen wir dir, wie ein Deep Learning-Projekt realisiert werden kann.
Was kannst du in diesem Kurs lernen?
- Bedeutung von KI erkennen
- Grundprinzipien von KI verstehen
- Wichtige Begriffe im Bereich der KI abgrenzen
- Erkennen, welche Probleme mit KI gelöst werden können
Wie ist der Kurs aufgebaut?
- Einführung
- Einführung
- Schwache vs. Starke KI
- Geschichte von ML und DL
- Gesellschaftliche & ökonomische Bedeutung von KI
- Neuronale Netze & Arten des Lernens
- Neuronale Netze
- Supervised Learning
- Unsupervised Learning
- Reinforcement Learning
- Daten und Anwendungsmöglichkeiten
- Arten von Daten und Best Practice
- Ablauf eines DL Projekts
- Aufgabenstellung & Machbarkeit prüfen
- Datenakquise
- Datenannotation
- Schnittstelle & Hosting
Autorin
Dr. Sabrina Reimers‑Kipping
Dr. Sabrina Reimers‑Kipping ist Mitgründerin und „Head of Medical Advisory“ bei FUSE‑AI, einem KI‑Startup, das sich auf medizinische Bildanalyse, insbesondere in der Radiologie, spezialisiert hat. Sie studierte Biochemie, promovierte über genetische Grundlagen der Sprachentstehung und sammelte später Berufserfahrung in medizinischer Grundlagenforschung, Marketing und Geschäftsentwicklung. Ihr Schwerpunkt liegt auf Machine Learning / Deep Learning zur Unterstützung von Diagnosen in der Radiologie, etwa bei der Prostatakrebs-Früherkennung.
Der Kurs hat noch Schwächen, verschafft aber einen ersten Überblick über das Thema.