Vermittlung von Methoden des Maschinellen Lernens in Lehre und Weiterbildung

Mit einer zunehmenden Bedeutung des Maschinellen Lernens in Gesellschaft, Wirtschaft, Industrie, Lehre und Forschung steigt auch der Bedarf an entsprechend ausgebildeten Fachkräften. Die Vermittlung der themenspezifischen Methoden und Ansätze ist damit im Studium auch u. a. in Fachgebieten der Elektrotechnik und des Maschinenbaus erforderlich. Hierfür ist es von Vorteil, wenn praxisorientierte Lernansätze auf Basis von Beispielanwendungen unter der Verwendung von Soft- und Hardwaresystemen genutzt werden. Dieser Beitrag beschreibt einen Ansatz der Förderung von Verständnis und Einsetzbarkeit der Methoden und Ansätze des Maschinellen Lernens (ML). Dazu werden neben der theoretischen Vermittlung ergänzend Praxisbeispiele im Bereich der Automatisierungs- und Regelungstechnik sowie für mobile Autonome Systeme vorgestellt. Die Systeme sind in eine Infrastruktur eingebettet, deren Kernstück ein leistungsfähiger Server mit verschiedenen Frameworks zur Unterstützung von Methoden des ML bildet.