Maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen ist eine Kernspezialisierung innerhalb der Disziplin Künstliche Intelligenz, die Teil des breiteren akademischen Feldes Informatik & IT ist. Sie konzentriert sich auf Algorithmen und statistische Modelle, die es Computern ermöglichen, Aufgaben zu erfüllen, ohne explizit für jede Aufgabe programmiert zu werden. Studierende lernen überwachtes und unüberwachtes Lernen, Deep Learning, Reinforcement Learning, probabilistische Modelle, Feature-Engineering und Modellbewertung. Der Schwerpunkt liegt auf dem Aufbau von Systemen, die aus Daten lernen, Vorhersagen treffen und sich an neue Informationen anpassen können.

Da Daten allgegenwärtig werden und Rechenressourcen expandieren, spielt Maschinelles Lernen eine zentrale Rolle in allen Branchen. Von Empfehlungssystemen und Spracherkennung bis zu autonomen Fahrzeugen und medizinischer Diagnostik transformieren ML-Anwendungen, wie wir leben und arbeiten. Die Spezialisierung verbindet mathematische Grundlagen mit praktischen Implementierungsfähigkeiten und bereitet Absolventen auf Rollen in Forschung, Produktentwicklung und angewandter Datenwissenschaft vor.