¹ Universität Bamberg
Maschinelles Lernen – vom Klassifizieren zum Generieren
Dieser Workshop gibt einen mathematischen Überblick über verschiedene Aspekte der Sprachverarbeitung, insbesondere -generierung. Ausgehend von klassischer N-Gram Modellierung lösen wir instruktive Probleme des Ansatzes um abschließend zur Methodik von Transformer, die in modernen Sprachmodellen stecken, zu gelangen.
Anforderungen: TN benötigen ihren eigenen Laptop bzw. ein eigenes Tablet (bevorzugt mit Tastatur) und ein Google-Konto, da Code-Beispiele auf Google Colab ausgeführt werden sollen.
Die Zielgruppe sind primär Lehrkräfte der späten Mittelstufe bis zur Oberstufe für Mathematik, Informatik oder Physik.
Lernziele:
- Die TN verstehen die grundlegende Idee der wortbasierten natürlichen Sprachverarbeitung.
- Die TN können die Entwicklung sprachbasierter Technologien von einfachen N-Grams bis hin zu modernen Transformern technisch nachvollziehen.
- Die TN entwickeln ein grundlegendes Verständnis für die mathematischen Grundlagen hinter Sprachmodellen.
- Die TN können einen Bezug zwischen Themen der natürlichen Sprachverarbeitung und den Lehrplaninhalten herstellen.
Zu den Personen
Erik Voigt ist wissenschaftlicher Mitarbeiter und Doktorand am Lehrstuhl für Kognitive Systeme der Otto-Friedrich-Universität Bamberg. In seiner Forschung beschäftigt er sich mit der mechanistischen Interpretierbarkeit neuronaler Netze, insbesondere mit konzeptbasierten Erklärungen. Nach seinem Lehramtsstudium absolvierte er einen Master of Science in Computing in the Humanities. Vor seiner Promotion hatte er die fachliche Betreuung des DLR_School_Labs an der Universität Augsburg inne und baute im Rahmen des KI-Produktionsnetzwerks Augsburg ein Bildungsprogramm zum Thema „KI in der Produktion“ für Auszubildende auf. Er ist Mitglied der Gesellschaft für Informatik (GI), des Byte Challenge Projekts und Teil der AI Grid Initiative.
Johannes Langer ist Doktorand und wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl für Kognitive Systeme der Universität Bamberg. Er hat 2022 den Abschluss BSc. Psychologie und im Anschluss 2024 den MSc. Computing in the Humanities jeweils an der Universität Bamberg erlangt. Seit 2024 betreut er Lehrveranstaltungen des Lehrstuhls, einschließlich des Übungsbetriebs der Vorlesungen „Einführung ins Maschinelle Lernen“ und „Einführung in die KI“. Er hat in der Vergangenheit bereits verschiedene Workshops für außeruniversitäre Zielgruppen angeboten, unter anderem „Wie funktioniert eine Spielekonsole“ für Schüler:innen der 5. und 6. Klassen (Thema: Grundkonzepte der Informationsverarbeitung), „Was ist eigentlich KI“ für einen Begabtenförderkurs, Altersgruppe 7. bis 10. Klasse (Thema: Grundlagen der KI und des maschinellen Lernens), und einen Workshop zu Hands-On-Maschinellem Lernen in Python für Erwachsene, v. a. Teilnehmende von lokalen KMUs.