KI und maschinelles Lernen verständlich erklärt
Der Begriff Künstliche Intelligenz ist aktuell in aller Munde, insbesondere im Zusammenhang mit bild- und textgenerierenden Systemen. Im Zusammenhang damit fallen viele Buzzwords wie Maschinelles Lernen, Deep Learning oder Neuronale Netze. Für viele ist KI eine Black-Box oder ein Zauberkasten, deren Funktionsweise nur für Expert*innen wie Informatiker*innen verständlich ist. Da diese Technologien voraussichtlich in Zukunft unsere Lebens- und Arbeitswelt maßgeblich prägen werden, ist ein Grundverständnis der zugrundeliegenden Hintergründe wichtig, um Ergebnisse interpretieren und mögliche Fallstricke und Grenzen der Anwendung einschätzen zu können.
In diesem Workshop wollen wir allen Interessierten einen Einstieg in das Thema bieten. Wir gehen dabei auf folgende Themen ein:
- Begriffserklärung und theoretische Hintergründe zu KI und maschinellem Lernen
- grundlegende Methoden des maschinellen Lernens
- Relevanz von Daten und Datenvorbereitung für KI-Anwendungen
- Anwendungsgebiete von KI und maschinellem Lernen (z.B. Bild- und Textklassifizierung)
- praktische Anwendung der Methoden auf einfache Beispiele
Dabei setzen wir keine mathematischen oder informatischen Grundkenntnisse voraus und werden diese Bereiche nur an wenigen Stellen diskutieren, wo sie für das Verständnis wirklich elevant sind.
Die Teilnehmende haben im Kurs die Möglichkeit, selbst anhand einfacher Beispiele in das Thema einzusteigen und ein besseres Verständnis für die zugrundeliegenden Technologien zu entwickeln. Die genutzte Software ist auch ohne Vorkenntnisse in Informatik und Programmierung leicht nutzbar.
Wer kann teilnehmen?
Interessierte Studierende aller Fachbereiche sind herzlich willkommen. Dabei werden keine speziellen Vorkenntnisse vorausgesetzt. Obwohl der Kurs sich primär an Studierende richtet, sind auch andere Interessierte herzlich willkommen, sofern freie Plätz verfügbar sind.
Wie kann ich mich anmelden?
Für die Anmeldung nutzen Sie bitte Friedolin (bevorzugt). Sollten Sie keinen Zugang dazu haben (z.B. externe Studierende), melden Sie sich gerne per E-Mail: dataliteracy@uni-jena.de
Bei Fragen stehen wir jederzeit gerne zur Verfügung: dataliteracy@uni-jena.de |
