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

Wir zeigen Dir, was KI ist und wie Du mehr darüber lernen kannst. Werde selbst zum KI-Programmierer mit diesen bekannten Online-Kursen verschiedener Anbieter.

Künstliche Intelligenz: In diesen Online-Kursen lernst Du alles über KI (und wie man KI programmieren kann)
Bilder: ArkhipovAleksey/shutterstock, geralt/pixabay

Künstliche Intelligenz (KI) oder Artificial Intelligence (AI) beschäftigt nicht mehr nur Science Fiction-Autoren.

Roboter, ChatGPT und Selbstfahrende Autos zeigen die praktischen Möglichkeiten von KI.

Aber worum geht es dabei genau? Und wie kannst Du mehr über KI lernen und selbst KI-Software programmieren?

(Direkt weiter zu allen Online-Kursen über KI.)




Wir zeigen Dir unten:

1. Was KI eigentlich ist

2. Warum KI gerade jetzt wichtig wird und

3. Wie Du mehr über KI lernen kannst und selbst KI-Entwickler wirst.



1. Was ist Künstliche Intelligenz und worum geht es dabei?

Ziel der KI-Forschung war immer, die menschliche Intelligenz künstlich nachzubilden. Das ist allerdings extrem schwierig. Ein Problem ist bereits die Definition von Intelligenz.

Als Künstliche Intelligenz wird heute bezeichnet, wenn Computersysteme eigenständig Probleme lösen

Im Unterschied zum traditionellen Lösungsalgorithmus (wenn Problem X, dann Lösung Y) entscheidet dabei das maschinelle System selbst über die Lösung für ein Problem.

Wichtig dafür ist die selbständige Lernfähigkeit des Computersystems. Der Computer lernt also zunächst selbst, wie Aufgaben gelöst werden.

Und wie können Computer lernen? 

Indem anhand großer Datenmengen trainiert wird. Das System wird dabei als künstliches neuronales Netz organisiert, das ähnlich wie das menschliche Gehirn funktioniert. 

Der Lernprozess mit den Trainingsdaten nennt sich Maschinelles Lernen (Machine Learning) oder Deep Learning. So wird aus Erfahrung – etwa durch Mustererkennung – Wissen erzeugt. Dabei wird mit modernen statistischen Methoden gearbeitet.

Kurz gesagt: 

à Künstlichen Intelligenten Systemen wird kein fester Lösungsalgorithmus mehr vom Menschen vorgegeben. 

à Das KI-System lernt selbst aus riesigen Datenbeständen, wie Aufgaben am besten gelöst werden. 

à Das System muss dazu natürlich zunächst entsprechend programmiert werden.

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:

  • Datenmenge: Es stehen unglaublich große digitale 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.
  • Technologiefortschritt: Die Programmierung von Machine Learning/Deep Learning-Systemen mit künstlichen neuronalen Netzen ist inzwischen weit fortgeschritten.
  • Relevante Anwendungen: KI-Applikationen für den Massenmarkt werden möglich, zum Beispiel:

- Spracherkennung (Siri, Alexa) und automatisierte Übersetzung (DeepLGoogle Translate)

- Bilderkennung (Gesichtserkennung, Radiologie)

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

Die KI-Maschinen sind in vielen Bereichen menschlichen Experten bereits weit überlegen. Nicht zuletzt durch die Fortschritte in generativer KI (Generative AI), die selbst kreativ Dinge erzeugt. So bringen Large Language Models wie ChatGPT inzwischen erstaunliche Erfolge hervor (auch Bard, Midjourney und DALL-E).

Nach Meinung von Experten wird die KI in den nächsten Jahren viele Lebensbereiche und Wirtschaftszweige erreichen. Ernstzunehmende Kritiker denken daher sogar über eine mögliche zukünftige Bedrohung durch eine Artificial General Intelligence (superintelligente Roboter) nach (Videovortrag).

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

KI einfach erklärt in 9 Minuten (ab Minute 1:50):


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

Wir stellen Dir unten Online-Kurse vor, die vor allem die Programmierung von KI-Systemen behandeln. Manche sind sogar kostenlos. Die meisten Kurse sind für Informatikstudenten oder Programmierer gedacht, die sich weiterbilden wollen. Aber auch sonstige Interessenten können natürlich einen Einblick gewinnen! 

Grundlegende Vorkenntnisse werden manchmal vorausgesetzt. Bei Nachholbedarf findest Du entsprechende Videokurse in unserem Verzeichnis, zum Beispiel über Mathe für Machine Learning oder Coding-Skills in Python oder in anderen Sprachen.


Einführungskurse für Anfänger

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

  • Einen absoluten Anfängerkurs über Künstliche Intelligenz gibt es im Kurs 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.
  • Der deutsche Online-Kurs KI für Einsteiger des openHPI ist ebenfalls für komplette Anfänger auch  ohne technisches Vorwissen gedacht. Der Kurs gibt einen ersten Überblick, aber enthält keine KI-Programmierung.
  • Der KI-Online-Kurs der Harvard University gibt eine sehr umfassende Einführung in die KI und ihre Programmierung und wurde vom gleichen Team erstellt, das auch einen der bekanntesten Computer Science Online-Kurse überhaupt anbietet (mit Millionen von Teilnehmern weltweit)Das Lernen im Kurs ist kostenlos, ein optionales Zertifikat kann zusätzlich gekauft werden. Python-Vorkenntnisse sind allerdings erforderlich.
  • 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. 
  • Der deutsche KI-Campus wird von bekannten Universitäten und Institutionen unterstützt, die die KI-Bildung in Deutschland voranbringen wollen. Auch hier gibt es einen Einführungskurs, der kein technisches Wissen voraussetzt.
  • Einer der ersten KI-Online-Kurse war Intro to Artificial Intelligence vom Anbieter Udacity. Dort 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.
  • Supervised Machine Learning von der Stanford University ist einer der weltweit 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.
  • 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 4-6 einzelnen Online-Kursen (massive open online courses, 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 angesehene Zertifikate für den Lebenslauf. (Was bringen die Zertifikate?)

Die Kursserie der Harvard University enthält 2 Online-Kurse. Neben den Grundlagen der Informatik wird das Programmieren für Anwendungen in Künstlicher Intelligenz gezeigt. Dabei sind keine Vorkenntnisse in Programmierung oder KI erforderlich. Das Programm enthält wesentliche Inhalte aus den Einführungsveranstaltungen im Studiengang Informatik in Harvard.

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.

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 erstellt, das Nanodegree-Zertifikat von Udacity ist unter Branchenexperten bekannt. Zeitdauer: ca. 6 Monate.


Weitere interessante AI-Kurse

  • 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);
  • Zentral für moderne Machine Learning-Systeme sind die künstlichen neuronalen Netze, die im Mittelpunkt dieses Coursera-MOOCs stehen;
  • Auch von Google gibt es einen kostenlosen Machine Learning Crash Course. Der Kurs wurde bereits von über 10.000 Google-Mitarbeitern belegt und enthält natürlich auch eine Einführung in die Google-eigenen TensorFlow-Programme;
  • Wie ML-Modelle in der Google Cloud mit der Open Source-Plattform Tensorflow implementiert werden können, zeigt dieser kurze Videokurs;
  • 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;
  • Wie Empfehlungsdienste (Recommender Systems) mittels ML programmiert werden, zeigt diese Coursera-Specialization;
  • Eine erste nicht-technische Einführung in die KI gibt dieser Kurs bei edX (Englisch);
  • Verschiedene praktische KI-Anwendungsfelder werden unter anderem in diesen Kursen untersucht: Business-Anwendungen, Medizin, Bildungswesen, Recht, Investments, Verwaltung;
  • Einen Überblick über diverse KI-Anwendungsfelder in der Industrie (unter anderem 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. Alternativ dazu gibt es diese Kursserie einer US-Universität über die Abgrenzung von menschlichem und künstlichem Verstand. 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.
  • KI und Ethik wird in dieser deutschsprachigen Kursserie des KI-Campus diskutiert;
  • Zu den Entwicklungen rund um Generative AI gibt es unter anderem Online-Kurse über ChatGPT, weitere generative KI-Systeme und Large Language Models;
  • Wer statt im Online-Kurs lieber im Präsenzseminar lernt, kann sich die KI-Seminare der Bitkom-Akademie (zusammen mit DFKI) ansehen.


Sehenswerter Vortrag von 2 bekannten AI-Experten zu den zukünftigen Herausforderungen im Umgang mit KI (ab Minute 1:30):



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