Neue Studienrichtung ''KI und Maschinelles Lernen''
Methoden des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz haben in den letzten Jahren unglaubliche Fortschritte gebracht. Es ist heute ganz natürlich, dass wir ins Handy diktieren oder Autos selbstständig Gefahren erkennen und darauf reagieren. All dies war vor wenigen Jahren noch undenkbar. Die Grundlagen für diese Erfolge liegen oft im maschinellen Lernen und in der Verwendung von künstlichen neuronalen Netzen.
Die Fortschritte haben jedoch auch viele neue Fragen aufgeworfen: Wie gehen wir mit den großen Datenmengen um? Wann können wir einer künstlichen Intelligenz trauen? Wie können wir Antworten tiefer neuronaler Netze erklären? Solche Fragen können nur mit Mathematik beantwortet werden. Das Studium der Strukturen, die dem maschinellen Lernen zugrunde liegen, bietet viele Chancen für ein besseres Verständnis und Funktionieren. In der Vertiefungsrichtung ''KI und Maschinelles Lernen'' werden unterschiedliche Bereiche der Mathematik kombiniert, die Stochastik, Optimierung, Analysis, Algebra und Numerik. KI und das maschinelle Lernen erfordern einen sehr breiten Blick aus verschiedenen Richtungen. Dabei dürfen auch die Informatik und der spezielle Anwendungskontext, z.B. aus den Ingenieurwissenschaften oder der Medizin, nicht vergessen werden.