Machine Learning (ML) ist ein zentraler Bereich der künstlichen Intelligenz (KI), der es Computern ermöglicht, aus Daten zu lernen und sich ohne explizite Programmierung zu verbessern. Dabei nutzt ML Algorithmen, um Muster in großen Datensätzen zu erkennen und auf dieser Grundlage Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen. Es gibt verschiedene Ansätze im Machine Learning, die unterschiedliche Lernmethoden repräsentieren. Überwachtes Lernen basiert auf der Verwendung von Trainingsdaten, die bereits mit den gewünschten Ausgaben versehen sind, während unüberwachtes Lernen ohne vordefinierte Labels funktioniert und das Ziel verfolgt, verborgene Strukturen in den Daten zu identifizieren. Eine weitere Methode ist das bestärkende Lernen, bei dem ein Modell durch Interaktion mit einer Umgebung lernt und basierend auf Belohnungen oder Strafen seine Entscheidungen anpasst.
In dieser Vorlesung werden neben den Grundlagen der Aussagenlogik, Prädikatenlogik und der Semantik auch Techniken wie Entscheidungsbäume, Gradientenverfamren, Neurone Netze, Transformer und Generative KI behandelt. Python hat sich als die bevorzugte Programmiersprache im Bereich des Machine Learning etabliert, da sie eine Vielzahl von Bibliotheken bietet, wie zum Beispiel TensorFlow, Keras und Scikit-Learn, die den Entwicklungsprozess von ML-Modellen stark vereinfachen. Mit Python können Modelle effizient trainiert, getestet und implementiert werden. Daher wird in diesem Vertiefungsmodul ebenfalls viel mit Python gearbeitet.
Generative Künstliche Intelligenz, wie die Nutzung von Generative Adversarial Networks (GANs), ist ein weiteres wichtiges Feld im Machine Learning. Diese Modelle sind in der Lage, neue Daten zu erzeugen, die den Trainingsdaten sehr ähnlich sind, zum Beispiel Bilder, Texte oder Videos. Solche Ansätze werden beispielsweise für kreative Anwendungen wie die Erstellung realistischer Bilder oder Musik eingesetzt. Insgesamt revolutioniert Machine Learning eine Vielzahl von Bereichen, von der Bildverarbeitung über die Spracherkennung bis hin zur Automatisierung.