Neuronale Netze verstehen! Eine Reise durch die Mathematik

Ein komplett anderer didaktischer Ansatz! Wie entsteht eine KI-Anwendung (z. B.

ChatGPT, Sprachverarbeitung, Erkennen von Bildern, Wettervorhersage, Umsatzwachstum)? Richtig: Durch maschinelles Lernen? Wie aber lernt eine Maschine?

Daten sammeln und bereinigen (z. B. Texte, Messdaten, Bilder, demographische Daten)Diese Daten anhand eines Neuronalen Netzes verarbeitenEs wird ein Model "trainiert"Auf Basis des Models kann dann eine KI-Anwendung erstellt werdenIm Kurs wird ein komplett neuer Ansatz gewählt, um die Welt des maschinellen Lernens zu verstehen.

Wir konzentrieren uns im Kurs auf die komplexen Teile (2) und (3). Dieses Wissen weiterzugeben ist eine echte Herausforderung, da es am schwersten zu lernen und zu verstehen ist. Aber keine Sorge.

Hierzu machen wir eine Zeitreise durch die Mathematik: Vom Kleinen zum GroßenWir werden kleine Puzzleteile bedeutender Mathematiker verstehen lernen: Steigung einer GeradenSteigung einer KurveAbleitungMethode der kleinsten Quadrateetc. Zu den einzelnen Mathematikern wie Pierre de Fermat, Isaac Newton, Friedrich Leibniz etc. habe ich kleine, unterhaltsame Anekdoten eingebaut. Dies hilft, besser das Gelernte abzuspeichern und einzuordnen.

Diese Puzzleteile der Mathematiker werden dann zusammengesetzt und bilden die Grundlage für das Verständnis neuronaler Netze. Wer KI verstehen will, ohne sich auf bloße Schlagworte zu verlassen, findet hier einen Einstieg, der wirklich Substanz hat. Definitiv keine Folien-Schlacht, sondern ein Vortrag mit echtem Erkenntnisgewinn.