Video-Tutorials
Grundlagen und Anwendungen des maschinellen Lernens leicht verständlich erklärt
Über diese Video-Tutorials
Künstliche Intelligenz verständlich machen – mit diesem Anspruch erläutern wir in dieser Video-Reihe, wie KI-Systeme lernen. Einschlägiges Vorwissen ist dafür nicht nötig. Die Protagonisten der Tutorials sind Studierende verschiedener Fachdisziplinen und Mit-Autoren des Buchs Wie Maschinen lernen. Gedreht wurden die Videos mit freundlicher Genehmigung im Technikmuseum Berlin.
Die Video-Tutorials sind für Lehrkräfte auch über folgende Bildungsserver abrufbar:
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Maike Elisa Müller
Maike hat Mathematik und Economics an der TU Berlin studiert. Ihre Begeisterung und Liebe zur Mathematik trägt sie in die Welt, indem sie an verschiedenen Instituten Mathematik und Statistik lehrt und allgemeinverständlich über Mathe schreibt. Sie ist unter anderem Co-Autorin des Buches Wie Maschinen lernen - Künstliche Intelligenz verständlich erklärt, das sich für einen gesellschaftlichen Diskurs über die Methoden des maschinellen Lernens einsetzt. Wenn sie sich nicht gerade mit Mathematik beschäftigt, verbringt Maike ihre Zeit mit Sport – am liebsten mit einem Brett unter den Füßen auf dem Wasser.
Fabrizio Kuruc
Fabrizio studiert Informatik an der FU Berlin, hat sich davor aber mit Mathematik und Volkswirtschaftslehre auseinander gesetzt. Er arbeitet in der Human-Centered Computing Group der FU Berlin und ist zudem als Machine Learning Engineer bei der Berliner Firma limebit tätig. Er ist Co-Autor des Buches Wie Maschinen lernen – Künstliche Intelligenz verständlich erklärt, das einen gesellschaftlichen Diskurs über die Methoden des maschinellen Lernens anregt. In diesem Moment schaut Fabrizio wahrscheinlich aus dem Fenster und überlegt, was man heute noch Leckeres kochen könnte.
Jannik Kossen
Jannik promoviert in der Oxford Applied and Theoretical Machine Learning Group. Als Co-Autor des Buches Wie Maschinen Lernen – Künstliche Intelligenz verständlich erklärt setzt er sich für die Entmystifizierung von KI ein. Eigentlich hat er Physik irgendwo zwischen Heidelberg, Bremen, Darmstadt, Padua und London studiert. Bei der Berlin-Brandenburgischen Akademie der Wissenschaften (BBAW) hat er KI aus gesellschaftlicher Perspektive diskutiert und bei Bosch Praxiserfahrungen als Data Scientist gesammelt. Jetzt gerade debuggt Jannik wahrscheinlich Code, denkt über Paper nach oder isst Falafel.