Beyond Machine Learning

Was kommt nach Machine Learning? Nach ChatGPT & Co? In einer Welt, in der Machine Learning (ML) bereits tief in vielen Branchen eindringt, stellt sich die Frage: Was kommt als Nächstes? Dieser Kurs bietet Ihnen einen umfassenden Einblick in aktuellen Forschungsgebiete, die die Grenzen dessen, was wir bisher über ML wissen, erweitern und herausfordern. 

Im ersten Teil des Workshops betrachten wir die aktuellen Anwendungsgebiete von Machine Learning, von den Vor- und Nachteilen, über die Limitierungen. Der zweite Teil richtet den Fokus auf die aktuelle Forschung, welche die Landschaft der künstlichen Intelligenz neu gestalten wird.

Inhalt

Ein Blick auf die Gegenwart und aktuelle Möglichkeiten

Grundlagen von Machine Learning und praktische Anwendungsgebiete

Vor- und Nachteile

Limiterungen von ML

Kosten von ML Projekten

Showcase verschiedener Modelle

Wohin geht die Reise?

Eine aktuelle Übersicht der Forschungslandschaft

Wie weit sind wir noch von AGI (Artificial General Intelligence) entfernt, ein Überblick über Meinungen und Wissenschaft

Neue Methoden und Herangehensweisen

Transfer Learning

Active Learning 

Federated Learning

Reinforced Learning

Kognitive Ansätze

genAI (GAN, Transformers und Variational Auto Encodes (VAEs)

3DP3

Generalismus vs. Spezialisierung

Evolutionäre Algorithmen und ML

Vieles mehr (die Inhalte ändern sich fast wöchtentlich)

Voraussetzungen

Keine

Zielgruppe

Alle die mit den Entwicklungen im KI und ML Bereich Schritt halten wollen