– Neuronale Netze verstehen, entwerfen und trainieren –

Für die „Tage der Naturwissenschaften“ des Otto-Hahn-Gymnasiums bieten wir einen Workshop zu Maschinellem Lernen an.

Links

• https://vcai.mpi-inf.mpg.de/projects/DragGAN/
• http://introtodeeplearning.com/
• https://www.geogebra.org/calculator/caqe2t6v
• Tensorflow Playground

Inhalt des Workshops

Mit Künstlicher Intelligenz lassen sich immer mehr Probleme mit oft erstaunlichen Ergebnissen lösen, siehe Chatbots oder Bildgeneratoren. Die größten Durchbrüche erzielen im Moment Algorithmen des Maschinellen Lernens. Was ist Maschinelles Lernen? Welche Algorithmen des Maschinelles Lernens gibt es? Was bedeutet es, dass ein Algorithmus lernen kann?

Ablauf

In diesem Workshop werdet ihr Neuronale Netze als eine Art des Maschinellen Lernens kennenlernen. Das neue Wissen wird direkt in Python in einem vorbereiteten Jupyter Notebook angewandt: Ihr entwerft und trainiert ein Neuronales Netz, das Pong spielen lernt. Die Grundstruktur des Neuronalen Netzes und das trainierbare Pong-Spiel sind dabei vorgegeben. Ihr werdet selber erleben, wie das von euch entworfene Neuronale Netz mit mehr Training immer besser wird.

Vorkenntnisse

Um an diesem Workshop teilzunehmen, solltet ihr bereits einfache Programme, z.B. in Python oder Java, selber geschrieben haben. Es sollte euch nicht schwer fallen, längere Programme zu lesen und euch in den Programmen zu orientieren. In Jupyter Notebooks müsst ihr noch nicht gearbeitet haben. Das wird im Workshop erklärt. Vorkenntnisse in Künstlicher Intelligenz oder Maschinellem Lernen sind nicht notwendig.

Jupyter Notebook

Link zum Github-Repo, wo das Jupyter Notebook heruntergeladen werden kann:
https://github.com/giulianorasper/ml-workshop-pongTrainingsspiele für das Neuronale Netz, das den linken Spieler steuert