Künstliche Intelligenz: In diesen Online-Kursen lernst Du alles über KI (und wie man KI programmieren kann)

2. Warum ist KI gerade jetzt wichtig? Warum der Hype?

Verschiedene Entwicklungen führen dazu, dass die Bedeutung von Artificial Intelligence enorm zugenommen hat:

• Technologiefortschritt: Die Programmierung von Machine Learning/Deep Learning-Systemen mit künstlichen neuronalen Netzen ist inzwischen weit fortgeschritten.
• Datenmenge: Es stehen in vielen Bereichen unglaublich große Datenmengen (Big Data) für Trainingszwecke der KI-Systeme zur Verfügung (etwa Bilddaten, Sprachdaten, Suchanfragen).
• Computing Power: Die Rechnerleistung zur Bearbeitung der großen Datenmengen ist mittlerweile verfügbar.
• Relevante Anwendungen: KI-Applikationen für den Massenmarkt werden möglich, zum Beispiel:

- Internetsuche (Google RankBrain)

- Email-Spamfilter

- Spracherkennung (Siri, Amazon Echo/Alexa, Google Home)

- Automatisierte Übersetzung (Google Translate)

- Bilderkennung (zum Beispiel in der Radiologie oder Gesichtserkennung)

- Robotik und Selbstfahrende Autos (verbinden KI-Technologie und mechanische Komponenten).

Die KI-Maschinen sind in vielen Bereichen den menschlichen Experten bereits weit überlegen. Meldungen über die Erfolge in Schach und Poker, im Lippenlesen und Gedankenlesen belegen das. Auch erste Musikstücke und Gemälde können von Computer-Systemen bereits eigenständig erstellt werden. Und sogar Chatbots können inzwischen schon erstaunlich natürlich klingen.

Nach Meinung von Experten wird die Künstliche Intelligenz in den nächsten Jahren viele Lebensbereiche und Wirtschaftszweige erreichen. Ernstzunehmende Kritiker wie Professor Russel von der UC Berkeley denken daher sogar über eine mögliche zukünftige Bedrohung durch "superintelligente" Roboter nach (Videovortrag).

Viele Jobs und Projekte bei Unternehmen und Organisationen entstehen momentan in der Entwicklung und Anwendung entsprechender Software-Programme. IT-Experten mit relevanten Kenntnissen sind dabei natürlich stark gefragt.

Der KI-Experte von Google/Baidu sagt: "Artificial Intelligence is the New Electricity" (ab 2:30): 

(ab Minute 2:30; Neuronale Netzwerke ab Minute 25:30)

3. Wie kannst Du mehr über KI-Programmierung lernen?

Wir stellen Dir nachfolgend Bücher und Online-Kurse vor, die vor allem die Programmierung von KI-Systemen behandeln (manche sind sogar kostenlos). Diese sind meist für Informatikstudenten oder Softwareentwickler gedacht, die sich weiterbilden wollen. Aber auch sonstige Interessenten können hier natürlich einen Einblick gewinnen! 

(Hinweis: Grundlegende Vorkenntnisse in einzelnen Bereichen werden manchmal vorausgesetzt. Bei Nachholbedarf findest Du entsprechende Videokurse in unserem Verzeichnis, zum Beispiel über Mathe für Machine Learning oder Coding-Skills in der Programmiersprache Python.)

A) Einführungsbücher zu KI

Auch wenn sie ein Uni-Seminar oder einen Online-Kurs nicht ersetzen: Lehrbücher können eine sinnvolle Ergänzung und Lernhilfe für jeden KI-Lernenden sein. Hier einige bekannte Bücher:

• Artificial Intelligence: A Modern Approach: Ein Klassiker-Lehrbuch der bekannten Professoren Russel und Norvig. Auf rund 1.000 Seiten wird detailliert an die Funktionsweise eines "intelligent agent" herangeführt. Auf fachlichem Niveau des ersten Studienabschnitts.
• Deep Learning: Gibt eine umfassende Erläuterung des Maschinellen Lernens mit künstlichen neuronalen Netzen für Studenten und Praktiker. Enthält auch Abschnitte über die erforderlichen Kenntnisse in Linearer Algebra und Statistik. 
• Grundkurs Künstliche Intelligenz: Deutsches Einführungs-Lehrbuch, etwas kürzer als der Klassiker von Russel/Norvig. Für Informatik-Studenten und zum Selbststudium gedacht.

B) Online-Kurse über Künstliche Intelligenz

Einführungskurse für Anfänger

Die Basiskurse sind oft für Studierende oder Programmierer erstellt, die sich dem Bereich der KI nähern wollen. Die Mechanik von künstlichen intelligenten Systemen wird hier Schritt für Schritt erklärt. Bei einigen der Kurse kann kostenlos gelernt werden, nur ein (optionales) Zertifikat muss dann bezahlt werden.

• Einen Anfängerkurs über Künstliche Intelligenz gibt es im MOOC AI For Everyone, der von einem der bekanntesten KI-Experten aus den USA erstellt wurde. Die Besonderheit des Kurses liegt darin, dass er nicht nur für Programmierer, sondern auch für Business-Anwender und sonstige Interessenten konzipiert wurde.
• Im bekannten Grundlagenkurs Intro to Artificial Intelligence des Anbieters Udacity erhalten Teilnehmer ebenfalls einen breit angelegten Überblick über das Thema. Angefangen von den statistischen Zusammenhängen und der Funktionsweise der Artificial Neural Networks bis hin zu Bildverarbeitung, Spracherkennung und Robotik werden viele wichtige Bereiche erläutert. Die Teilnahme ist kostenlos, Basiswissen in Statistik und Linearer Algebra sollte jedoch mitgebracht werden.
• Auch im AI-Kurs der Columbia University (über edX) wird ein grundlegendes Verständnis über KI vermittelt. Da hier bereits auch praktische KI-Problemstellungen angegangen werden, sind Python-Vorkenntnisse vorteilhaft. Das Lernen im Kurs ist kostenlos, ein optionales Zertifikat kann zusätzlich gekauft werden.
• Der deutsche Machine Learning-Komplettkurs ist ein recht praxisorientierter Kurs bei Udemy. Hier wird gegen eine Kursgebühr in mehr als 100 kurzen Videolektionen gezeigt, wie man selbst eine Künstliche Intelligenz programmiert. 
• Machine Learning von der Stanford University ist einer der bekanntesten Einführungskurse in das Thema. Der AI-Experte Andrew Ng war bei Google und Baidu zuständig für diesen Bereich (und gründete nebenher Coursera). Eine kostenlose Kursteilnahme (ohne Zertifikat) ist möglich, die erforderlichen Algebra-Grundlagen sind im Kurs enthalten.
• Auch von Google gibt es einen kostenlosen Machine Learning Crash Course. Der Kurs wurde bereits von gut 18.000 Google-Mitarbeitern belegt und enthält natürlich auch eine Einführung in die Google-eigenen TensorFlow-Programme.
  
• Eine kostenlose Online-Vorlesung auf Deutsch ist von der Universität Erlangen-Nürnberg verfügbar. Da dies lediglich die live aufgezeichnete Vorlesung ist, sind jedoch keine Prüfungen oder Zertifikate möglich.
• Erwähnenswert ist auch Elements of AI der Universität Helsinki. Dies ist zwar kein videobasierter Online-Kurs (nur Texte / Links), gibt aber ebenfalls einen Überblick über das Thema. Die deutsche Version wird von der IHK unterstützt.

Längere Kursserien für den Karrierestart in KI

Die kostenpflichtigen Kursserien bestehen in der Regel aus ca. 4-6 einzelnen Online-Kursen (MOOCs) und bereiten Dich umfassend auf eine Tätigkeit in diesem Bereich vor. Wer hier teilnimmt, sollte neben dem Studium oder Job für einige Monate etwas Zeit einplanen. Dafür gibt es dann bei Erfolg auch von potenziellen Arbeitgebern angesehene Zertifikate. ("Was bringen die Zertifikate?")

• Artificial Intelligence MicroMaster (edX):

Die MOOC-Serie der Columbia University enthält 4 Kurse. Neben den Grundlagen spielen auch Machine Learning-Kenntnisse und Robotik eine Rolle. Das Programm enthält rund 1/4 der Inhalte aus dem Master-Studiengang Informatik von Columbia.

• Artificial Intelligence Nanodegree (Udacity):

Diese Kursserie stellt eine umfassende Ausbildung im Bereich der Künstlichen Intelligenz dar, die eine sofortige anschließende Praxistätigkeit ermöglichen soll. Die Kurse und Praxisprojekte wurden mit Industriepartnern wie IBM und Amazon erstellt, das Nanodegree-Zertifikat von Udacity ist unter Branchenexperten bekannt. Zeitdauer: ca. 6 Monate.

• Deep Learning Specialization (Coursera):

Die Kursabfolge des weltbekannten AI-Experten Andrew Ng gibt eine detaillierte Einführung in das wichtigste Teilgebiet des Machine Learning. Die Videokurse und Projekte können innerhalb einiger Monate abgeschlossen werden. Coding-Vorkenntnisse sind jedoch vorteilhaft.

Weitere interessante AI-Kurse

• Eine deutschsprachige Übersicht zum Unterschied von KI zu herkömmlichen Programmen gibt es in diesem Kurs bei openHPI;
• Ein Python-Bootcamp für ML-Anwendungen erhalten Teilnehmer in diesem Online-Kurs von Udemy;
• Eine Robotik-Ausbildung der University of Pennsylvania (4 einzelne MOOCs) gibt es in dieser Kursserie;
• Alle Details zum KI-Anwendungsfeld der Selbstfahrenden Autos werden Lernern in diesen Nanodegree-Kursen beigebracht (erstellt mit Daimler, BWM und Uber);
• Wie Empfehlungsdienste (Recommender Systems) mittels ML programmiert werden, zeigt diese Coursera-Specialization;
• Das Deep Learning als Besonderheit des Machine Learning-Konzepts erläutern sowohl dieser kostenlose Videokurs, der von Udacity zusammen mit Google AI-Experten entwickelt wurde, als auch diese Gratis-Kurse einer von IBM betriebenen Kursplattform; das fortgeschrittene Deep Reinforcement Learning-Konzept ist Inhalt dieser Kursserie;
• Zentral für moderne Machine Learning-Systeme sind die künstlichen neuronalen Netze, die im Mittelpunkt dieses Coursera-MOOCs stehen;
• Wie ML-Modelle in der Google Cloud mit der Open Source-Plattform Tensorflow implementiert werden können, zeigt dieser kurze Videokurs;
• Eine erste nicht-technische Einführung in die KI gibt dieser Kurs bei edX (Englisch); eine Kursserie von IBM untersucht die Business-Anwendungen von KI;
• Einen Überblick über diverse KI-Anwendungsfelder in der Industrie (u.a. bei SAP, PwC, Amazon und Munich Re) gibt auch dieser deutsche MOOC (im letzten Teil des Kurses);
• Wer sich im Zusammenhang mit künstlich nachgebildeter Intelligenz zunächst über die Funktion des menschlichen Verstands informieren will, kann das mit dieser MIT-Videovorlesung tun (kostenlos), die sich an der Grenze zwischen Informatik und Philosophie bewegt. Der Online-Kurs Minds and Machines behandelt ähnliche Themen. Das menschliche Gehirn ist auch Inhalt dieser Videovorlesung der LMU München. Ebenso gibt es von der ZEIT Akademie einen (kostenpflichtigen) Kurs über die menschliche Intelligenz.
• Ausgewählte Aspekte der Philosophie der Künstlichen Intelligenz diskutiert der MIT-Forscher Lex Fridman unter anderem mit Gary Kasparov, der von dem Moment erzählt, in dem er die Überlegenheit des KI-Schachcomputers anerkennen musste.
• Wer statt im Online-Kurs lieber im Präsenzseminar lernt, kann sich die KI-Seminare der Bitkom-Akademie (zusammen mit DFKI) ansehen.

Ein Experte des Fraunhofer-Instituts gibt in diesem Interview einen kurzen Überblick über KI:

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