An error occurred while loading the video player, or it takes a long time to initialize. You can try clearing your browser cache. Please try again later and contact the helpdesk if the problem persists.
Alle reden über “Maschinelles Lernen”, "Neuronale Netze", "Künstliche Intelligenz" und "Deep Learning - doch wie diese Techniken genau in der Praxis funktionieren und eingesetzt werden, erfahren Sie in diesem weiterführenden openHPI Kurs.
In diesem vierwöchigen Gratis-Kurs können Jugendliche und andere Interessierte ohne Programmier-Erfahrung und technisches Hintergrundwissen lernen, wie Machine Learning Projekte in der Praxis umgesetzt werden können. Wir wollen dabei das Basiswissen aus dem Kurs “Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen für Einsteiger” weiter vertiefen und Ihnen ein Gefühl für die Chancen und Herausforderungen von Machine Learning Projekten in der Praxis vermitteln. Dafür betrachten wir mehrere konkrete Anwendungsfälle - unter anderem die Erkennung von Gebärdensprache aus Bildern und die Stimmungsanalyse von Zeitungsartikeln. Geleitet wird der Kurs von den Masterstudenten Johannes Hötter und Christian Warmuth.
Idioma: Deutsch
Beginner, Big Data and AI
Información del curso
Im Einstiegskurs “Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen für Einsteiger” wurden bereits Grundlagen zum Thema Maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz vermittelt. In diesem Folgekurs wollen wir nun die praktische Umsetzung dieser Thematik beleuchten und Ihnen Herausforderungen und Chancen im Umgang mit realen Daten und Anwendungsfällen vermitteln.
Die Kursleiter Johannes Hötter und Christian Warmuth werden hierbei das erlernte Wissen vertiefen und in Teilen ergänzen. Im Fokus stehen jedoch die interaktiven und realen Anwendungsfälle. Wir werden hierbei alle Schritte eines realen datengetriebenen Projektes behandeln und erklären - von der ersten Sicht auf die Daten, über das Training des jeweils verwendeten ML-Modells bis hin zur Ergebnisanalyse und Interpretation.
Für den Kurs wird keine Programmiererfahrung vorausgesetzt, da keine eigene Programmierung nötig sein wird - die gezeigten Programmierbeispiele werden von den Kursleitern umgesetzt. Natürlich können aber diejenigen, die gerne im Kurs programmieren möchten, unsere Lösungen nachvollziehen, unsere Lösungen selbst ausführen und eigene Herangehensweisen entwickeln. Tiefergehende Mathematik-Kenntnisse werden ebenfalls nicht vorausgesetzt. Die Kenntnis der Inhalte des Kurses “Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen für Einsteiger” wird vorausgesetzt. Falls Sie bisher nicht am Kurs teilgenommen haben, können Sie diesen im Selbststudium absolvieren.
Zielgruppe
Der Onlinekurs richtet sich an Schülerinnen und Schüler von Oberschulen sowie auch an interessierte Erwachsene ohne Programmiererfahrung und ohne technisches Hintergrundwissen.
Kursstruktur
- Woche 1: Wiederholung wichtiger Konzepte und praktisches Projekt über die Vorhersage von Wohnungspreisen
- Woche 2: Zweites praktisches Projekt über Vorschläge neuer Filme und hierfür wichtige Theorie
- Woche 3: Drittes Anwendungsfall: Stimmungsanalyse in Filmbewertungen
- Woche 4: Erkennung von Gebärdensprache-Bildern und Übersetzung in Text als viertes praktisches Projekt
Arbeitsaufwand
Für das Durcharbeiten von Lehr-Videos, Selbsttests, Hausaufgaben und Prüfungen sowie für die Diskussion des Stoffs im Kursforum mit den anderen Lernenden und dem Kursleiter-Team sollten die Teilnehmenden von einem Zeitaufwand von 3 bis 6 Stunden pro Woche ausgehen.
Hinweis auf weitere Kurse zur Thematik
Beachten Sie auch unseren openHPI-Kurs „Praktische Einführung in Deep Learning für Computer Vision“. Hierin geht es um die Frage, wie man eigenhändig neuronale Netze anlegen und für Anwendungen künstlicher Intelligenz einsetzen kann, um dem Computer das „Sehen“ beizubringen.
Contenido del curso
Woche 1:
Wiederholung wichtiger Konzepte und praktisches Projekt über die Vorhersage von WohnungspreisenWoche 2:
Zweites praktisches Projekt über Vorschläge neuer Filme und hierfür wichtige TheorieWoche 3:
Drittes Anwendungsfall: Stimmungsanalyse in FilmbewertungenWoche 4:
Erkennung von Gebärdensprache-Bildern und Übersetzung in Text als viertes praktisches ProjektAbschlussprüfung:
Die Abschlussprüfung findet während Kurswoche 4 statt.I like, I wish
Reactivar este curso
Puede acceder a todos los trabajos evaluados y obtener un certificado de estudios con la opción de reactivación del curso. Obtenga más información o
Matricularme en este curso
Learners
Valoración
Este curso se ha valorado con 4.75 estrellas de media a partir de 48 votos.
Requisitos para el certificado
- Obtenga un certificado de estudios al obtener más del 50% del número máximo de puntos de todos los trabajos evaluados.
- Obtenga una confirmación de participación al completar al menos el 50% del material del curso.
- Obtenga una insignia digitale abierta al completar el curso.
Para saber más, consulte la guía de certificados.
Curso impartido por
Johannes Hötter hat am Hasso Plattner Institut Data Engineering studiert, und zuvor Wirtschaftsinformatik an der Hochschule Bonn-Rhein-Sieg. Er ist spezialisiert auf Künstliche Intelligenz für Texte, Dokumente und Sprache, und hat die Softwarefirma Kern AI mitgegründet.
Christian Warmuth is a graduate of the Master's program in Data Engineering at the Hasso Plattner Institute. He earned his Bachelor's degree in Business Informatics in Mannheim in cooperation with SAP. After an extended stay in Silicon Valley, Christian developed a passion for the field of Artificial Intelligence and Machine Learning. Since then, he has been deeply involved in these topics in his free time as well as in professional and academic contexts.
Currently, Christian is working as an AI Engineer at SAP Signavio within the realm of Innovation Office & Strategic Projects. In this capacity, he focuses on bridging the gap between business processes and machine learning applications.
Christian publishes a blog and newsletter about innovation and artificial intelligence on unhyped.io.