Kursleiter sind die HPI-Masterstudenten Johannes Hötter und Christian Warmuth. Beide sind spezialisiert auf maschinelles Lernen, neuronale Netze und Deep Learning. Sie möchten Basiswissen, das sie in ihrem Einsteigerkurs im vergangenen Herbst vermittelt haben, vertiefen und ihren Teilnehmenden die Herausforderungen und Chancen spannender Machine Learning-Projekte aus der Praxis verdeutlichen. Die Kursleiter wollen mehrere konkrete KI-Anwendungsfälle vorstellen, z.B.
- Vorhersage regionaler Wohnungspreise
- Vorschlagen neuer Kinofilme aufgrund eigener Vorlieben
- Analyse von Online-Bewertungen auf positive oder negative Stimmungen
- Erkennung von Gesten der Gebärdensprache für die Übersetzung in das Alphabet von A bis Z
Keine vertieften Mathe- oder Programmier-Kenntnisse nötig
Sämtliche Schritte solcher datengetriebenen Projekte sollen durchgespielt werden – von der Beurteilung der Daten über das Training des Machine Learning-Modells bis hin zu Ergebnisanalyse und Interpretation.
Der interaktive Kurs umfasst nicht nur Lehrvideos und Präsentationen, sondern zur Hälfte auch praktische Einheiten. Wer mitmachen will, braucht dafür keine tiefergehenden Mathematik-Kenntnisse oder eigene Programmiererfahrung, denn die Kursleiter setzen jeweils den benötigten Code um. Programmierfans können aber selbstverständlich die gezeigten Lösungen nachvollziehen, diese selbst ausführen und sogar eigene Herangehensweisen entwickeln.
Zielgruppe des Onlinekurses sind Schülerinnen und Schüler von Oberschulen und interessierte Erwachsene ohne technisches Hintergrundwissen. Rund 4.000 Einschreibungen liegen bereits vor. Die beiden HPI-Studenten setzen Grundkenntnisse voraus, die sie in ihrem Einsteigerkurs vor einem Jahr vermittelten. Mehr als 14.000 Personen nutzten ihn. Er ist hier fürs nachträgliche Selbststudium verfügbar: https://open.hpi.de/courses/kieinstieg2020/. Für ihren besonders verständlichen KI-Einführungskurs wurden Hötter und Warmuth im April 2021 mit dem Marianne-Englert-Preis des Vereins für Medieninformation und Mediendokumentation (vfm) ausgezeichnet.