Angewandtes maschinelles Lernen – SS2019 Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen sind Themen, welche aktuell sehr stark im öffentlichen Fokus lie- gen. Moderne Rechentechnik macht es möglich, aufwendige Optimierungsrechnungen zeitnaher durchführen zu können als noch vor 10 oder 20 Jahren. Dies hat zur Folge, dass die technischen Anforderungen so stark gesunken sind, dass man fast auf jedem Rechner heute ein KI-Modell berechnen kann. Ebenso ermöglicht die gestiegene Performance, dass die Grö- ße und die Komplexität von KI-Modellen deutlich steigen darf während die Zeit zum berechnen des Modells weiterhin akzeptabel bleibt. Aufbauend auf diesen Entwicklungen entstanden in den ver- gangenen Jahren sehr viele Werkzeuge. Diese erlauben selbst unerfahrenen Nutzern einen schnellen Einstieg in die Welt des maschinellen Lernens. Hierbei kommt meist das Prinzip eines Baukastens zum Einsatz. Der Nutzer bedient sich fertiger Bau- steine, um ein Modell zu erstellen. Ist es erstellt kann er es testen und gegebenenfalls umbauen. Aus wissenschaftlicher Sicht wäre es erstrebenswert, wenn der Nutzer in der Lage wäre zu verstehen, was den Baustein ausmacht und warum er sich so verhält oder wie er weitere Bausteine eigenständig er- stellen kann. Das würde die Einstiegshürde in den Bereich der KI aber deutlich erhöhen. Im Bereich des Wohnungsbaus wird von einem Bauunternehmer ja auch nicht erwartet, dass er die Zusammensetzung von Ziegelsteinen versteht. Wichtiger ist, dass er in der Lage ist einem vorgegebenen Bauplan zu folgen und die vorhandenen Elemente korrekt zu verbauen. Genau dieser Einstieg in die Materie des maschinellen Ler- nens wurde von den Studenten evaluiert. Jeder Student bzw. jede Gruppe von Studenten hat sich eine Aufgabenstellung ausgewählt und diese versucht mit bestehenden Modellen zu lösen beziehungsweise vorhandene Modelle weiter zu adap- tieren. Die Themen erstrecken sich auf sehr unterschiedliche Bereiche: beginnend bei der Erkennung von Personen oder deren Emotionen, über die Bewertung von Geräuschen, bis hin zur Entwicklung von eigenständigen Spielern, welche selbstständig lernen ein Spiel zu meistern, aber auch die Iden- tifkation von Meinungen aus Texten oder die Generierung von Texten oder Beschreibung von Bildern wurde umgesetzt. Ziel dieser Veröffentlichung ist es den Leser zu motivieren die Beispiele nachzuvollziehen und selbst Erfahrungen mit KI zu sammeln. Hierzu sind auch die Softwarequellen frei zugäng- lich. Sebastian Leuoth (Hrsg.) Hochschule für Angewandte Wissenschaften Hof, 2019 ISBN: 978-3-935565-17-2