Die grundlegenden Konzepte der klassischen KI

Heutzutage assoziieren viele Softwareingenieure KI mit großen Sprachmodellen und Generativer KI. Deren Grundlagen basieren auf Methoden der „klassischen“ KI wie zum Beispiel künstlichen neuronalen Netzen und Reinforcement Learning, die etwa bei Robotikanwendungen eine große Rolle spielen.

Dementsprechend lassen sich viele moderne Herausforderungen mit Methoden der KI lösen, etwa Bilderkennung, Outlier-Identifikation oder Recommender-Systeme. Grund genug, um sich die vermeintlich klassischen Methoden näher anzusehen, was sich dieser Vortrag zum Ziel gesetzt hat.

Es geht unter anderem um künstliche neuronale Netzwerke für Deep Learning, Bilderkennung, Reinforcement Learning, und Natural Language Processing, Support-Vector-Machines, Bayes-Trees.