Willkommen zum Seminar KI Paradigmen & Modelle!

Wir stehen an einem entscheidenden Moment, in dem Maschinen aktiv aus unseren Verhaltensweisen, Vorlieben, individuellen Merkmalen und sogar unseren scheinbar logischen oder unlogischen Entscheidungen lernen. Die heutigen Organisationen müssen erkennen, dass die vollständige Ausschöpfung des Potenzials von KI über das bloße Fokusieren auf das organisatorische Lernen hinausgeht. Vielmehr müssen sie bewusste Schritte unternehmen, um das maschinelle Lernen zu lenken und zu führen.

Indem wir die Macht und den Einfluss des maschinellen Lernens anerkennen, können Unternehmen die vielfältigen Möglichkeiten von KI effektiv nutzen. Indem sie verstehen, dass KI-Algorithmen nicht nur Werkzeuge sind, die eingesetzt werden können, sondern dynamische Lernende, die sich anpassen können, können Organisationen ihre Arbeitsbeziehung mit den Maschinen gestalten, um optimale Ergebnisse zu erzielen.

In diesem Zeitalter der tiefgreifenden technologischen Fortschritte haben Organisationen eine enorme Verantwortung, die KI in eine Richtung zu lenken, die Wachstum, Innovation und das Wohl der Menschen fördert. Die Zukunft der Arbeit hängt davon ab, wie wir diese gemeinsame Reise gestalten und das Potenzial von KI umarmen, während wir gleichzeitig die Kontrolle über das Wissen behalten, das sie aufnimmt.

Jedes KI-Modell hat seine einzigartige Architektur, Trainingsprozess und Anwendungsbereiche. Bei der Auswahl eines KI-Modells für einen bestimmten Anwendungsfall müssen Unternehmen Faktoren wie die Art der Daten, die Komplexität der Aufgabe und das erforderliche Maß an Interpretierbarkeit berücksichtigen. Oft kann eine Kombination verschiedener Modelle, die als Ensemble-Ansatz bekannt ist, die Leistung und Robustheit weiter verbessern.

Unterschiedliche KI-Modelle passen in die Lernparadigmen des überwachten, unüberwachten und verstärkenden Lernens. In der Matrix werden gängige KI-Modelle basierend auf ihren Lernparadigmen kategorisiert. Nachfolgend ein kurzer Überblick zur Orientierung. Beachten Sie, dass diese Matrix nicht erschöpfend ist, jedoch einen repräsentativen Überblick über einige bekannte Modelle bietet:

KI-Modell	Überwachtes Lernen	Unüberwachtes Lernen	Verstärkungslernen
Lineare Regression	X
Logistische Regression	X
Entscheidungsbäume	X
Support Vector Maschinen	X
K-next-Neighbour (KNN)	X
Zufallswälder	X
Neuronale Netzwerke	X
Recurrent Neural Networks (RNN)	X
Convolutional Neural Networks (CNN)	X
K-Means-Clustering		X
Hierarchisches Clustering		X
Hauptkomponentenanalyse (PCA)		X
Generative Adversarial Networks (GANs)		X
Verstärkungslernen			X
Deep Q-Networks (DQNs)			X
Policy Gradient-Verfahren			X

Erklärung:

KI-Modelle, die dem "Überwachten Lernen" zugeordnet sind, erfordern gelabelte Daten für das Training. Diese Modelle lernen aus Eingabe-Ausgabe-Paaren und werden für Aufgaben wie Klassifikation und Regression verwendet. Modelle des "Unüberwachten Lernens" erfordern keine gelabelten Daten für das Training. Sie lernen Muster und Strukturen in den Daten ohne explizite Anleitung zu Ausgabelabels. Modelle des "Verstärkenden Lernens" interagieren mit ihrer Umgebung und lernen aus Rückmeldungen (Belohnungen oder Strafen), um ihre Entscheidungsfindung zu verbessern.

Die Matrix zeigt verschiedene KI-Modelle und ihre jeweiligen Lernparadigmen. Modelle wie die Lineare Regression, Entscheidungsbäume und Neuronale Netzwerke fallen unter das überwachte Lernen, da sie gelabelte Daten für das Training benötigen und häufig für Klassifikations- und Regressionsaufgaben verwendet werden.

Recurrent Neural Networks (RNN) und Convolutional Neural Networks (CNN) wurden ebenfalls der Kategorie "Überwachtes Lernen" hinzugefügt, da sie häufig für überwachte Aufgaben wie Bildklassifizierung (CNN) und Sequenzvorhersage (RNN) mit gelabelten Daten verwendet werden. RNNs werden aufgrund ihrer Fähigkeit, sequenzielle Daten zu verarbeiten, häufig in Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung und der Zeitreihenanalyse eingesetzt. CNNs hingegen zeichnen sich in Aufgaben der Computer Vision durch ihre Fähigkeit aus, räumliche Merkmale effektiv aus Bildern zu extrahieren.

Unüberwachte Lernmodelle wie K-Means-Clustering und PCA arbeiten mit ungelabelten Daten, um Muster und Gruppierungen in den Daten zu finden.

Verstärkende Lernmodelle wie Deep Q-Networks und Policy Gradient-Verfahren zeichnen sich dadurch aus, dass sie durch die Interaktion mit ihrer Umgebung und das Erhalten von Rückmeldungen lernen, um ihre Aktionen und Entscheidungsfindung zu optimieren.

Es ist wichtig zu beachten, dass einige Modelle, wie Neuronale Netzwerke, je nach Kontext und Anwendung in verschiedenen Lernparadigmen eingesetzt werden können. Darüber hinaus gibt es weitere KI-Modelle und Lernverfahren, die über die in der Matrix aufgeführten hinausgehen. Die KI-Forschung setzt ihre Arbeit fort, um neue Modelle und Ansätze zu erforschen und weiterzuentwickeln, und erweitert somit die Möglichkeiten der KI in verschiedenen Bereichen.

 

Wir geben einen Überblick über die

1) Kategorien im Bereich der Künstlichen Intelligenz (Schmale KI, Allgemeine KI und Superintelligenz)

2) Lern-Paradigmen (überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen und verstärkendes Lernen)

3) KI-Modelle aus dem Bereich der Schmalen KI (siehe Matrix)

 

Im Detail werden folgende Modelle detaillierter vorgestellt:

Entscheidungsbäume
Entscheidungsbäume sind ein beliebtes und interpretierbares Modell, das im überwachten Lernen verwendet wird. Sie eignen sich sehr gut für Klassifikationsaufgaben, bei denen das Ziel darin besteht, Daten in bestimmte Klassen oder Labels zu kategorisieren. Entscheidungsbäume teilen die Daten rekursiv basierend auf Merkmalen auf und erstellen so eine baumähnliche Struktur. Jeder innere Knoten repräsentiert eine Entscheidung auf der Grundlage eines Merkmals, während die Blattknoten die endgültigen Klassenlabels darstellen.

Anwendungsfall: Vorhersage von Kundenabwanderung In der Telekommunikationsbranche ist die Kundenabwanderung (das Tempo, mit dem Kunden zu Mitbewerbern wechseln) ein wichtiges Anliegen. Entscheidungsbäume können eingesetzt werden, um vorherzusagen, ob ein Kunde voraussichtlich abwandern wird, basierend auf historischen Daten wie Nutzungsverhalten, Kundendemografie und Serviceabonnements. Durch die Identifizierung potenzieller Abwanderer können Unternehmen gezielte Bindungsstrategien umsetzen und die Kundenabwanderung reduzieren.

Support Vector Machines (SVM)
SVM ist ein leistungsstarkes Modell, das sowohl für Klassifikations- als auch für Regressionsaufgaben verwendet wird. SVM arbeitet, indem es die optimale Hyperebene findet, die Datenpunkte verschiedener Klassen im Merkmalsraum am besten trennt. Es ist besonders effektiv in Szenarien, in denen die Daten nicht linear separierbar sind, da es Kernelfunktionen verwenden kann, um die Daten in höherdimensionale Räume zu transformieren.

Anwendungsfall: Vorhersage des Aktienmarkts Die Vorhersage des Aktienmarkts ist eine anspruchsvolle Aufgabe aufgrund der Komplexität der Finanzmärkte. SVM kann angewendet werden, um historische Aktiendaten zu analysieren und zukünftige Preisbewegungen vorherzusagen. Die Fähigkeit von SVM, hochdimensionale Daten und nichtlineare Beziehungen zu verarbeiten, macht es zu einem wertvollen Werkzeug für Händler und Investoren, die datenbasierte Entscheidungen treffen möchten.

Neuronale Netzwerke
Neuronale Netzwerke, inspiriert von der Struktur des menschlichen Gehirns, stehen im Mittelpunkt des Deep Learning. Sie bestehen aus verbundenen Schichten künstlicher Neuronen, die jeweils zur Fähigkeit des Systems beitragen, aus großen Datenmengen zu lernen und Informationen zu verarbeiten. Neuronale Netzwerke haben eine außergewöhnliche Leistungsfähigkeit bei verschiedenen Aufgaben, einschließlich Bilderkennung, natürlicher Sprachverarbeitung und Spielen.

Anwendungsfall: Natürliche Sprachverarbeitung (NLP) Neuronale Netzwerke, insbesondere rekurrente neuronale Netzwerke (RNNs) und Transformer-Modelle, sind bei NLP-Aufgaben herausragend. Zum Beispiel kann durch das Training eines neuronalen Netzwerks mit großen Mengen von Textdaten eine Sentimentanalyse durchgeführt werden, um Unternehmen zu ermöglichen, die Stimmung der Kunden anhand von Beiträgen in sozialen Medien, Bewertungen und Feedback zu verstehen. Darüber hinaus stützen sich die Sprachübersetzung und Chatbots stark auf neuronale Netzwerke, um genaue und kontextuell relevante Antworten zu liefern.

Random Forests
Random Forest ist eine Ensemble-Lernmethode, die mehrere Entscheidungsbäume kombiniert, um die Leistung zu verbessern und Overfitting zu reduzieren. Es erstellt verschiedene Entscheidungsbäume, indem es sie auf zufällige Teilmengen der Daten und Merkmale trainiert. Random Forest ist wirksam sowohl für Klassifikations- als auch für Regressionsaufgaben und zeichnet sich durch seine Robustheit und Genauigkeit aus.

Anwendungsfall: Medizinische Diagnose Random Forests werden in der medizinischen Forschung weit verbreitet zur Diagnose von Krankheiten auf Basis von Patientendaten eingesetzt. Durch die Kombination mehrerer Entscheidungsbäume kann dieses Ensemble-Modell zuverlässigere Diagnosen stellen und Muster in medizinischen Bildern oder Patientenakten erkennen. Anwendungen umfassen die Erkennung von Krebszellen in medizinischen Bildern und die Vorhersage des Risikos bestimmter Krankheiten basierend auf Patientenmerkmalen.

Recurrent Neural Networks (RNN)
RNNs sind ein Typ von neuronalen Netzwerken, die für die Arbeit mit sequenziellen Daten entwickelt wurden, wodurch sie sich gut für die natürliche Sprachverarbeitung und die Zeitreihenanalyse eignen. RNNs haben eine Rückkopplungsschleife, die es ermöglicht, Informationen von einem Schritt zum nächsten fortzuführen und so Sequenzen variabler Länge zu verarbeiten.

Anwendungsfall: Natürliche Sprachgenerierung RNNs eignen sich gut für Aufgaben, die sequenzielle Daten beinhalten, wie zum Beispiel die Textgenerierung. Sie können verwendet werden, um menschenähnliche Antworten für virtuelle Assistenten zu erstellen oder kreativen schriftlichen Inhalt zu generieren. RNNs können auch für die Vorhersage von Zeitreihen verwendet werden, um Trends in Finanzmärkten, Wetterdaten oder Website-Traffic vorherzusagen.

Convolutional Neural Networks (CNN)
CNNs sind spezialisierte neuronale Netzwerke, die für die Verarbeitung von rasterartigen Daten wie Bildern entwickelt wurden. Sie verwenden Faltungsschichten (convolutional layers), um automatisch hierarchische Muster und Merkmale aus den Eingabedaten zu erkennen und zu lernen. CNNs bilden das Rückgrat vieler Anwendungen im Bereich der Bilderkennung und haben die Aufgaben der Bilderkennung erheblich vorangetrieben.

Anwendungsfall: Objekterkennung in autonomen Fahrzeugen CNNs werden in autonomen Fahrzeugen weit verbreitet zur Objekterkennung und Szenenverarbeitung eingesetzt. Durch die Verarbeitung von Kameradaten mit Faltungsschichten können diese Netzwerke Fußgänger, Fahrzeuge, Verkehrszeichen und Hindernisse auf der Straße identifizieren, was eine sichere und zuverlässige autonome Navigation ermöglicht.

 

9:00 Uhr - 9:15 Uhr: Einführung und Begrüßung

Teil 1 (Überblick über AI-Kategorien)
9:15 Uhr - 10:15 Uhr: Verständnis der AI-Kategorien
- Definition und Umfang von Künstlicher Intelligenz (KI)
- Überblick über die AI-Kategorien: Schmale KI, Allgemeine KI, Künstliche Superintelligenz
- Bedeutung von KI in der modernen Wirtschaft und Gesellschaft
- Wert der Daten für KI-Systeme und Förderung der Datenerzeugung

10:15 Uhr - 10:30 Uhr: Kaffeepause

Teil 2 (Lernparadigmen und zugehörige Modelle)
10:30 Uhr - 11:30 Uhr: Einführung in Lernparadigmen
- Überwachtes Lernen: Konzept, Beispiele und Anwendungsfälle
- Unüberwachtes Lernen: Konzept, Beispiele und Anwendungsfälle
- Verstärkendes Lernen: Konzept, Beispiele und Anwendungsfälle

11:30 Uhr - 12:30 Uhr: Überblick AI-Modelle in jedem Paradigma
- Lineare Regression und Logistische Regression im überwachten Lernen
- Entscheidungsbäume und Support Vector Machines (SVM) im überwachten Lernen
- K-next-Neighbour (KNN) und Random Forest im überwachten Lernen
- Neuronale Netzwerke im überwachten Lernen
- K-Means Clustering und Hierarchisches Clustering im unüberwachten Lernen
- Hauptkomponentenanalyse (PCA) und Generative Adversarial Networks (GANs) im unüberwachten Lernen
- Modelle für Verstärkendes Lernen: Deep Q-Networks (DQNs) und Policy Gradient Methods

12:30 Uhr - 13:30 Uhr: Mittagspause

Teil 3 (Detaillierte Erklärung der AI-Modelle)
13:30 Uhr - 14:30 Uhr: Verständnis von Entscheidungsbäumen
- Struktur und Funktionsweise von Entscheidungsbäumen
- Anwendung von Entscheidungsbäumen in Klassifikationsproblemen
- Praxisbeispiele und Fallstudien

14:30 Uhr - 15:30 Uhr: Meistern von Support Vector Machines (SVM)
- Grundidee hinter SVM und Konzept des Hyperplanes
- SVM mit Kernel-Funktionen für nichtlineare Daten
- Anwendungen von SVM in verschiedenen Bereichen

15:30 Uhr - 15:45 Uhr: Kaffeepause

15:45 Uhr - 16:45 Uhr: Enthüllung von Neuronalen Netzwerken
- Einführung in Neuronale Netzwerke und ihre Architektur
- Deep Learning und Training von Neuronalen Netzwerken
- Anwendungen von Neuronalen Netzwerken in der Bilderkennung und im Natural Language Processing

16:45 Uhr - 17:15 Uhr: Die Kraft von Random Forest nutzen
- Ensemble Learning und das Konzept von Random Forest
- Vorteile der Verwendung von Random Forest in Klassifikations- und Regressionsaufgaben
- Praxisbeispiele von Random Forest in verschiedenen Branchen

17:15 Uhr - 17:30 Uhr: Eintauchen in RNN und CNN
- Recurrent Neural Network (RNN): Verarbeitung sequenzieller Daten
- Convolutional Neural Network (CNN): Extraktion räumlicher Merkmale in der Computer Vision
- Anwendungen von RNN und CNN in Natural Language Processing und Bilderkennung

17:30 Uhr: Seminarabschluss und Frage- und Antwort-Sitzung

Bitte beachten Sie, dass der Zeitplan entwickelt wurde, um die Themen des Seminars angemessen zu behandeln und eine umfassende Übersicht über die AI-Kategorien, Lernparadigmen und zugehörigen Modelle zu bieten. Der Abschnitt für Fragen und Antworten am Ende bietet den Teilnehmern die Möglichkeit, Klärungen zu erhalten und sich an Diskussionen zu beteiligen.

- Verständnis der verschiedenen Kategorien der Künstlichen Intelligenz (KI) und ihrer Bedeutung für die moderne Wirtschaft und Gesellschaft.
- Anerkennung der Bedeutung von Daten als Grundlage für KI-Systeme und die Förderung der Datenerzeugung für den Einsatz in KI.
- Kenntnis der verschiedenen Lernparadigmen in der KI: Überwachtes Lernen, Unüberwachtes Lernen und Verstärkendes Lernen.
- Erkundung der häufig verwendeten AI-Modelle in jedem Lernparadigma, einschließlich Linearer Regression, Entscheidungsbäume, Neuronale Netzwerke, K-Means Clustering und mehr.
- Vertiefte Kenntnisse über Entscheidungsbäume, Support Vector Machines (SVM), Neuronale Netzwerke, Random Forest, Recurrent Neural Networks (RNN) und Convolutioal Neural Networks (CNN).
- Verständnis der Stärken und Grenzen verschiedener AI-Modelle und deren Eignung für verschiedene Problemstellungen.
- Fähigkeit, verschiedene AI-Modelle in den jeweiligen Lernparadigmen richtig auszuwählen und anzuwenden, um optimale Ergebnisse zu erzielen.

- Interaktive Online-Vorlesungen und Diskussionen.
- Praxisnahe Fallstudien und Beispiele aus führenden Branchen.
- Praktische Übungen und Anwendungen.
- Frage-und-Antwort-Sessions mit Fachleuten.
- Kollaborative Gruppenaktivitäten für gemeinsame Lernerfahrungen.

DIESES SEMINAR ENTHÄLT AUFGRUND DER THEMATIK ZAHLREICHE ENGLISCH-SPRACHIGE INHALTE. EIN GUTES VERSTÄNDNIS DER ENGLISCHEN SPRACHE IST VORTEILHAFT.