KĂŒnstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, neuronale Netzwerke und Deep Learning â nichts davon ist wirklich neu. Und doch ist die Zahl der VortrĂ€ge und Veröffentlichungen, der Onlinekurse und Workshops rund um alles, was mit Machine Learning zu tun hat, in der letzten Zeit ins schier Unermessliche gestiegen. Leistungsstarke Hardware und der Zugriff auf immer mehr Cloud-Dienste fĂŒr immer mehr Anwender sind sicherlich ein Grund dafĂŒr. Wie auch Sie einen Einstieg ins Machine Learning finden, zeigt Ihnen dieser shortcut.
ZunĂ€chst zeigt Ihnen Dr. Andreas BĂŒhlmeier die mathematischen Grundlagen, die Machine Learning ĂŒberhaupt erst möglich machen, und stellt einige der wichtigsten und meistgebrauchten Algorithmen vor. Christoph Henkelmann erlĂ€utert, wie Texte richtig vorbehandelt werden, damit sie ĂŒberhaupt von Machine- und Deep-Learning-Algorithmen verarbeitet werden können. Was man dann damit machen kann, und wie man von der Text- und Spracherkennung zur Emotionserkennung kommt, erlĂ€utern Shahin Amiriparian, Maximilian Schmitt und Björn Schuller anhand eines ausfĂŒhrlichen Beispiels. Und dass es fĂŒr erste eigene Versuche mit Machine Learning nicht unbedingt spezialisierte Hardware und neue Programmiersprachen braucht, beweist Oliver Zeigermann, indem er mit TensorFlow.js einfache Anwendungen nur mit JavaScript im Browser erstellt.