Voraussetzung
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Interesse an den Grundlagen der KI, insbesondere neuronaler Netzwerke.
Zielgruppe
Beschäftige,-
die verstehen wollen, wie neuronale Netze funktionieren, oder sogar selbst damit arbeiten wollen.
Lernziel
Die Teilnehmenden sollen-
einen tiefen Einblick in die Funktionsweise neuronaler Netzwerke erhalten, die wichtigsten Begriffe und Ideen verstehen und (im Idealfall, falls Programmier-Skills vorhanden sind) danach selbst neuronale Netzwerke programmieren können.
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einen Einblick in die Beliebtheit der Sprache Python in der KI haben.
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den Einsatz des Bias verstehen.
Hinweis
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Es wird viel "live" programmiert (in Python), und Interessierte können auf Wunsch mitmachen. Es sind zum Verstehen des Kurses keine Programmierkenntnisse erforderlich. Die mathematischen Prinzipien sind recht einfach und basieren auf sehr alten Erkenntnissen, die man bereits auf der Schule gelernt hat.
Inhalt
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Grundlagen, Mathematik und Geschichte der KI
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Die Methode der kleinsten Fehlerquadrate
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Lineare Regression
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Polynome
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Skalarprodukte und Grafikkarten
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Der Bias
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Künstliche Neuronale Netze:
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Das Perzeptron – das erste KNN
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Der Backpropagation-Algorithmus
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Programmierung eines neuronalen Netzwerk, das handgeschriebene Zahlen erkennen kann
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