Kurstitel: Künstliche Intelligenz und Sozialpolitik
Untertitel KI Reihe Einführung in die Technik und grundlegende Fragen
Ein Überblick über die Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) ist ein interessantes Thema mit vielen Facetten. Hier ist ein möglicher Vorschlag für die Struktur und Inhalte des Themas:
- Einleitung
- Definition von Künstlicher Intelligenz
- Bedeutung und Anwendungsbereiche von KI
- Motivation für den Überblick über KI-Methoden
- KI-Methoden für Supervised Learning
- Einführung in Supervised Learning
- Lineare Regression
- Logistische Regression
- Entscheidungsbäume
- Random Forests
- K-Nearest-Neighbor
- Support Vector Machines
- Deep Learning mit Convolutional Neural Networks (CNNs) und Recurrent Neural Networks (RNNs)
- KI-Methoden für Unsupervised Learning
- Einführung in Unsupervised Learning
- Clusteranalyse
- K-Means
- Hierarchisches Clustering
- Assoziationsregeln
- Generative Modelle: Autoencoder und Variational Autoencoder
- Deep Learning mit Generative Adversarial Networks (GANs)
- KI-Methoden für Reinforcement Learning
- Einführung in Reinforcement Learning
- Markov-Entscheidungsprozesse
- Q-Learning
- Policy Gradient Methoden
- Deep Reinforcement Learning mit Deep Q-Networks (DQNs) und Policy Gradient Networks (PGNs)
- Anwendungsbeispiele für KI-Methoden
- Computer Vision: Objekterkennung, Gesichtserkennung, Bildklassifizierung
- Natural Language Processing: Textklassifizierung, Spracherkennung, Chatbots
- Robotik: Navigation, Greifen, Manipulation
- Spiele: AlphaGo, Deep Blue, Dota 2
- Anomalieerkennung: Betrugserkennung, Fehlererkennung
- Fazit und Ausblick
- Zusammenfassung der vorgestellten KI-Methoden
- Herausforderungen und Grenzen von KI
- Zukünftige Entwicklungen und Trends in der KI-Forschung
Wir besprechen die großen Anwendungsfelder von KI
Algorithmus : Wonach unterscheiden wir die Algorithmen?
Maschinelles Lernen Spracherkennung und Automatisierter Aktienhandel
Big Data in Medizinischer Forschung und Gesundheitsvorsorge
Wollen wir in einer Arbeitswelt leben, in der Beschäftigte algorithmischen Entscheidungen unterworfen werden? Können Systeme Künstlicher Intelligenz selbst Träger von Rechten und Pflichten sein? Welche Anforderungen stellt der Beschäftigtendatenschutz, wie gewährleisten wir den Gesundheitsschutz im Umgang mit KI-Systemen?