In der heutigen Welt ist das Thema Künstliche Intelligenz allgegenwärtig. Von selbstfahrenden Autos bis zur Generierung von Bildern und Videos – das Potenzial der Technologie ist groß. Doch welche Bereiche der KI gibt es? Und wie passt der Studiengang Information Systems in diese neue Welt?
Von Jan-Eric Eilers, Kim Hartert und Marie Hefter
Künstliche Intelligenz (KI) ist keine Science-Fiction mehr. Sie verändert Berufe und Branchen, revolutioniert alte Arbeitsweisen und eröffnet neue Chancen. Dennoch bleibt die KI-Entwicklung für viele ein Rätsel. Dieser Artikel klärt über die wichtigsten Begriffe der KI-Welt und ihre wesentlichen Unterschiede auf. Zudem erfahren Sie, wie der Masterstudiengang Information Systems Studierende darauf vorbereitet.
Machine Learning
Machine Learning (ML) – auf Deutsch: maschinelles Lernen – nutzt Verfahren der statistischen Analyse und Algorithmen, um Muster in großen Datenmengen zu erkennen. Anhand der gesammelten Erfahrungen können sich Maschinen ohne explizite Programmierung selbstständig verbessern. ML-Expertinnen und -Experten müssen mit großen Datenmengen umgehen und statistische Methoden anwenden können.
Ein interessanter Anwendungsfall liegt in der medizinischen Nutzung von ML. Es kann zukünftig dabei unterstützen, chronische Krankheiten zu entdecken und Medikationspläne zu entwickeln. Auch in der Bild- und Videoverarbeitung ist Machine Learning vielseitig einsetzbar – beispielsweise, um Bilder zu bearbeiten oder Personen in digitalen Fotogalerien automatisch zu erkennen.
Im Studium werden genau diese Themen der Bild- und Videoverarbeitung in den Kursen „Image Processing and Computational Photography“ und „Computer Vision“ behandelt. Der Umgang mit großen Datenmengen wird im Kurs „Applied Data Analysis and Machine Learning“ geschult. Praktisch orientiert sind die beiden Kurse „Advanced Programming“ und „Machine Learning for Networks 1“. Studierende erweitern hier ihre Programmier-Fähigkeiten und lernen ML-Verfahren in Netzwerken.
Natural Language Processing
Natural Language Processing (NLP) überwindet die sprachliche Barriere zwischen Mensch und Maschine. NLP interpretiert von Menschen geschriebene und gesprochene Texte und wandelt sie in eine für Computer verständliche Form um. Ingenieur:innen von NLPs sammeln und bereinigen große Datensätze, um maschinelle Lernmodelle zu trainieren. Anhand dieser Datenmengen lernt die KI gesprochene und geschriebene Sprache zu analysieren und Erkenntnisse daraus gewinnen.
Die Forschung und die Anwendung in diesem Gebiet sind bereits weit fortgeschritten. Unternehmen nutzen NLP unter anderem, um Kundenstimmungen in verschiedenen Medienkanälen zu analysieren. So kann NLP zum Beispiel dabei helfen, Meinungen zu neuen Produkten und Services schnell auszuwerten. Im Rechnungswesen unterstützt NLP dabei, Belege und Rechnungen zu verarbeiten. Zukünftig wird NLP auch Privatpersonen dabei unterstützen können, die Steuerklärung abzugeben.
Studierende des Masterstudiengangs Information Systems lernen die Konzepte der NLP-Entwicklung in den Kursen „Machine Learning for Natural Language Processing“ und „NLP and Text Mining“. Im Kurs „Multilingual NLP“ behandeln sie zudem mehrsprachige NLP-Anwendungen.
Deep Learning
Deep Learning (DL) ist ein Teilbereich des Machine Learning, der dem menschlichen Gehirn nachempfunden ist. DL nutzt neuronale Netzwerke, um sich Aufgaben anzutrainieren. Eine Deep Learning-KI kann alle Formen von Daten verarbeiten. Daraus folgt, dass der Anwendungsbereich theoretisch unbegrenzt ist. Der Nachteil dagegen liegt im höheren Rechenaufwand und dem Bedarf an leistungsstarker Technik. DL-Entwicklerinnen und -Entwickler beschäftigen sich hauptsächlich mit dem Design und der Implementierung neuronaler Netzwerke.
Expertinnen und Experten gehen davon aus, dass mit DL zukünftig selbst schwierigste Anwendungen gemeistert werden können. Ein Beispiel hierfür ist das autonome Fahren. Beim autonomen Fahren müssen Fahrzeuge eine Vielzahl von komplexen Aufgaben gleichzeitig bewältigen. Eine Möglichkeit für Studierende, den Bereich des DLs kennenzulernen, ist der Kurs „Programming with Neural Net“, bei dem sie lernen, neuronale Netze zu erstellen.
Der Masterstudiengang Information Systems greift mit den Bereichen NLP, ML und DL aktuelle Themengebiete der KI-Welt auf. Er eignet sich daher für alle, die sich für ein breit angelegtes Studium interessieren, das auf unterschiedliche Berufe in der heutigen Zeit vorbereitet. Für die Studierenden der Universität Würzburg bleibt die KI-Entwicklung somit kein Rätsel mehr. Eine Bewerbung für das kommende Wintersemester ist ab dem 15. Juli möglich.