Online-Seminar | Kommunikation

Einführung ins Maschinelle Lernen – Grundlagen, Verfahren und Anwendungen

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Dieses Seminar bietet einen fundierten und praxisnahen Einstieg in das Thema Machine Learning, das Herzstück moderner Künstlicher Intelligenz. Anhand verständlicher Beispiele werden die drei zentralen Lernarten – überwachtes, unüberwachtes und bestärkendes Lernen – systematisch erklärt. Die Teilnehmenden erfahren, wie Algorithmen trainiert werden, wie Modelle entstehen und was es braucht, um gute Vorhersagen zu erhalten. Darüber hinaus gibt das Seminar einen anschaulichen Überblick über generative KI (z. B. ChatGPT), deren Funktionsweise auf Transformer-Architekturen basiert. Ziel ist es, die Teilnehmenden in die Lage zu versetzen, Machine Learning in einem unternehmerischen Kontext zu verstehen und Potenziale für eigene Anwendungsfälle zu erkennen.

Nach dem Seminar verstehen Sie die Grundprinzipien von Machine Learning und wissen, welche Verfahren für welche Problemstellungen geeignet sind. Sie sind in der Lage, zwischen den verschiedenen Lernarten zu unterscheiden und erkennen die Potenziale, aber auch die Grenzen von KI-Anwendungen. Sie können grundlegende Konzepte im Gespräch mit KI-Entwicklern und Stakeholdern fundiert einordnen und Projekte reflektiert begleiten.

Facts im Überblick

Dauer

5 Lernstunden

Sprache

Deutsch

Kosten

€ 290,-

Ort

Online

Material

Videos, Handout, Selbstüberprüfungsfragen

Abschlusszertifikat

Teilnahmezertifikat

Seminarinhalte

  • Abgrenzung von symbolischer und subsymbolischer KI
  • Historischer Überblick über KI-Entwicklung

  • Unterschiede zu regelbasierten Systemen
  • Bedeutung von Daten und Modellbildung

  • Klassifikation vs. Regression
  • Neuronale Netze, Entscheidungsbäume, Support Vector Machines
  • Overfitting, Bias, Feature Engineering, Evaluation

  • Clustering (K-Means) und Anomalieerkennung
  • Use Cases in der Praxis (z. B. Kundensegmentierung)

  • Lernprinzip mit Feedback in Simulationsumgebungen
  • Anwendungsbereiche: Robotik, dynamische Systeme

  • Large Language-Modelle(LLM), Transformer, Embeddings, Attention
  • Unterschiedliche Sprachmodelle (Klassische vs. Reasoning-Modelle)
  • Grenzen (Halluzinationen) und Lösungsansätze (z. B. RAG)

  • Überblick über Large Language Models (GPT, Claude, Gemini, etc.)
  • Benchmark-Plattformen zur Evaluierung von KI-Systemen

Referent:innen

DI Dr.
Robert Ginthör MA

Digital Officer an der Medizinischen Universität Graz, Certified Assessor für Ethikbe-wertungen von KI-Systemen (IEEE CertifAIEd™)

Ansprechperson

Sebastian Hirm

BA M.A.
Sebastian Hirm

onlineseminare(at)uniforlife.at

Support-Anfragen bitte nur per E-Mail!

Die Seminarinhalte dienen der Weiterbildung und können eine fachliche Beratung in individuellen Fällen nicht ersetzen.