Unsupervised Learning: Wie kann ein Programm mit Ungewissheit angesichts von Real-World Problemstellungen umgehen? -> Methodik: z.B. Clustering: von K-Means über den EM-Algorithmus zu Bayesianischem Lernen; Word Embeddings -> Praxis: KI für Musikliebhaber oder Linguisten (z.B. wie finde ich z.B. ähnliche Musikstücke? Wie die Bedeutung eines Textes?)
Neural Networks: Vom Lernen von Funktionen (supervised learning) zum Lernen von Algorithmen (sequence learning). -> Methodik: z.B. Feedforward Multilayer Perceptron, Backpropagation, Gradient Descent, Recurrent Neural Networks, LSTM -> Praxis: KI für natürliche Sprache (z.B. OCR, Named Entity Recognition, Textgenerierung)
Selected Chapters: Aktuelle und spannende Themen. -> z.B. Reinforcement Learning (Q-Learning, Deep Q-Learning, Anwendung auf Games mit OpenAI-Gym, Chat Bots)
Wrap-up: Q&A, Präsentation der Versuchsergebnisse, Ausblick Zukunft.