{"id":16877,"date":"2019-10-14T09:48:07","date_gmt":"2019-10-14T07:48:07","guid":{"rendered":"https:\/\/www.inovex.de\/blog\/?p=16877"},"modified":"2022-10-27T08:14:23","modified_gmt":"2022-10-27T06:14:23","slug":"kuenstliche-intelligenz-hska","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/kuenstliche-intelligenz-hska\/","title":{"rendered":"Labor  \u201eK\u00fcnstliche Intelligenz\u201c an der Hochschule Karlsruhe"},"content":{"rendered":"<p>Seit dem Wintersemester 2018\/19 bietet die Hochschule Karlsruhe die neue Vertiefungsrichtung <em>Maschinelles Lernen<\/em> f\u00fcr den Masterstudiengang Informatik an. F\u00fcr die Lehrveranstaltung <em>K\u00fcnstliche Intelligenz<\/em> inklusive dazugeh\u00f6riger praktischer \u00dcbung wurden Dozenten gesucht. inovex \u00fcbernahm die Betreuung und Vorbereitung der \u00dcbung.<!--more--><\/p>\n<p>Zur Heranf\u00fchrung an die generelle Vorgehensweise in der Praxis beim Umgang mit\u00a0Machine-Learning-Methoden wurden insbesondere auch die Herausforderungen und Spezifika unterschiedlicher Umgebungen (PC, eingebettete Systeme, Cloud) betrachtet. Dies geschah exemplarisch am Beispiel dreier Themenfelder, die jeweils von zwei <em>inovexperts<\/em> betreut wurden:<\/p>\n<ul>\n<li>Computer Vision (Robin Baumann, Stanislav Frolov)<\/li>\n<li>Natural Language Processing (Anna Wei\u00dfhaar, Tilman Berger)<\/li>\n<li>Reinforcement Learning (Benedikt Hagen, Frederik Martin)<\/li>\n<\/ul>\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_83 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-custom ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\"><p class=\"ez-toc-title\" style=\"cursor:inherit\"><\/p>\n<\/div><nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1 ' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/kuenstliche-intelligenz-hska\/#Computer-Vision\" >Computer Vision<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/kuenstliche-intelligenz-hska\/#Natural-Language-Processing\" >Natural Language Processing<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/kuenstliche-intelligenz-hska\/#Reinforcement-Learning\" >Reinforcement Learning<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Computer-Vision\"><\/span>Computer Vision<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Der erste Teil des Labors brachte den Studierenden den Bereich Computer Vision n\u00e4her. Zun\u00e4chst wurden die Funktionsweisen klassischer Ans\u00e4tze zur Kantendetektion und Bildsegmentierung anhand von Beispielaufgaben in Python unter Verwendung von OpenCV erkl\u00e4rt, woraufhin speziell die Entwicklungen der letzten Jahre behandelt wurden. Dabei trainierten die Studierenden tiefe k\u00fcnstliche neuronale Netze, um Aufgaben aus den Bereichen Texterkennung und Objektdetektion mit Hilfe von Convolutional Neural Networks (CNNs) zu l\u00f6sen. Zur Entwicklung wurde das moderne Machine Learning Framework TensorFlow verwendet. Da moderne Modelle sehr daten- und ressourcenintensiv sind und h\u00e4ufig \u00fcber mehrere Tage trainiert werden m\u00fcssen, ist der Betrieb moderner KI-Methoden auf begrenzter Hardware eine aktuelle Herausforderung. Daher hatten die Studierenden im letzten Teil dieses Moduls an einer KI-basierten Android-Applikation gearbeitet und TensorFlow Lite kennengelernt.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Natural-Language-Processing\"><\/span>Natural Language Processing<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Die \u00dcbungen im zweiten Teil des Labors drehten sich um NLP-Anwendungen im Kontext von KI. Den Schwerpunkt bildete die Entwicklung eines Chatbots. An diesem Beispiel lernten die Studierenden das Training und den praktischen Einsatz von RNNs (<a href=\"https:\/\/www.inovex.de\/blog\/multiplicative-lstm-recommenders\/\">speziell LSTMs<\/a>), Encoder-Decoder-Modellen sowie <a href=\"https:\/\/www.inovex.de\/blog\/text-summarization-seq2seq-neural-networks\/\">Sequence-to-Sequence-Netzwerken<\/a>. Au\u00dferdem wurde der Umgang mit semantischen Embeddings ge\u00fcbt, wie etwa <a href=\"https:\/\/www.inovex.de\/blog\/price-prediction-in-online-car-marketplaces-using-natural-language-processing\/\">word2Vec<\/a>, GloVe oder fastText. Dabei wurden auch ethische Aspekte wie beispielsweise die Voreingenommenheit von Word Embeddings behandelt. Zum Einsatz kamen Bibliotheken und Frameworks wie zum Beispiel spaCy und Keras.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Reinforcement-Learning\"><\/span>Reinforcement Learning<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Den Abschluss bildete eine auf Python, Numpy und Keras aufbauende praxisorientierte Heranf\u00fchrung an die L\u00f6sung unterschiedlich komplexer Kontroll-Probleme mit Hilfe von modernen <a href=\"https:\/\/www.inovex.de\/blog\/reinforcement-learning-walkthrough-introduction\/\">Reinforcement-Learning-Algorithmen<\/a>. Von der Anwendung tabellarischer Methoden wie Q-Learning bis hin zur Funktionsapproximation durch Neuronale Netze wurden Agenten in verschiedenen OpenAI-Gym-Umgebungen trainiert. Den erfolgreichen Semesterabschluss bildete dann die Bew\u00e4ltigung des Atari Games Pong mit Deep Reinforcement Learning (Deep Q-Network).<\/p>\n<p>Auch im kommenden Semester freut sich inovex auf neue, wissbegierige Studierende, mit denen die praktische \u00dcbung in die zweite Runde gehen kann.<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter wp-image-16989 size-medium\" src=\"https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/2019\/08\/hska-ailab-cv-300x225.jpeg\" alt=\"Das \u00dcbungs-Team K\u00fcnstliche Intelligenz im Einsatz an der HSKa\" width=\"300\" height=\"225\" srcset=\"https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/2019\/08\/hska-ailab-cv-300x225.jpeg 300w, https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/2019\/08\/hska-ailab-cv-1024x769.jpeg 1024w, https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/2019\/08\/hska-ailab-cv-768x577.jpeg 768w, https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/2019\/08\/hska-ailab-cv-1536x1154.jpeg 1536w, https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/2019\/08\/hska-ailab-cv-2048x1539.jpeg 2048w, https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/2019\/08\/hska-ailab-cv-1920x1442.jpeg 1920w, https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/2019\/08\/hska-ailab-cv-400x301.jpeg 400w, https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/2019\/08\/hska-ailab-cv-360x270.jpeg 360w\" sizes=\"auto, (max-width: 300px) 100vw, 300px\" \/><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Seit dem Wintersemester 2018\/19 bietet die Hochschule Karlsruhe die neue Vertiefungsrichtung Maschinelles Lernen f\u00fcr den Masterstudiengang Informatik an. 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