Hochschule Heilbronn
Zentrum für maschinelles Lernen gegründet
Fortsetzung des Artikels von Teil 1
Interdisziplinäre Synergien
Stache ist Ingenieur, leitet den Studiengang Automotive Systems Engineering an der Fakultät Mechanik und Elektronik der Hochschule Heilbronn und bringt das maschinelle Lernen mit dem Anwendungsschwerpunkt des autonomen Fahrens ein. Ein weiterer Mitgründer des Zentrums ist der Mediziner Professor Schramm von der Fakultät Informatik der Hochschule Heilbronn. Er forscht am Einsatz des maschinellen Lernens zur Lösung gesundheitsökonomischer Fragestellungen. An der gleichen Fakultät lehrt auch seine Kollegin Professor Reichenbach. Sie setzt als Psychologin und Informatikerin die Verfahren im Bereich der Diagnostik von Gehirnerkrankungen ein.
„Die Forscher und Entwickler in unterschiedlichen Fachbereichen stehen oft den gleichen Problemen gegenüber“, erklärt Reichenbach, „und erfinden mit der Entwicklung der benötigten Werkzeuge und Programme im maschinellen Lernen das Rad viel zu oft immer wieder neu“. Daher hat sich das Wissenschaftler-Team interdisziplinär zusammen-geschlossen, um fachübergreifende Synergien zu nutzen.
Das ZML hat sich zum Ziel gesetzt, in Forschung und Entwicklung sowie in der Ausbildung die Anlauf- und Austausch-Plattform für die regionale Industrie und für Studierende und Mitarbeitende sämtlicher Fakultäten der HHN zu werden. Das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) fördert das ZML mit einer Summe in Höhe von 400.000 Euro, verteilt auf zwei Jahre. Damit wird Personal und Laborausstattung finanziert.
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Interessante Bildungsangebote
Für die Studierenden vermittelt das ZML Schlüsselqualifikationen zu Werkzeugen (u.a. Software-Bibliotheken wie TensorFlow und scikit-learn), Datenmanagement, ML-Algorithmen, Validierung und Visualisierung sowie der praktischen Anwendung. Dazu führt das ZML Standard-Werkzeuge für ML ein, die sich in anwendungsnaher Forschung und Industrie etabliert haben und noch nicht angemessen in der Lehre an der Hochschule vertreten sind. Als wichtiges Werkzeug kommt die Programmiersprache Python inkl. spezieller Bibliotheken für Datenverarbeitung und ML wie scikit-learn, pandas, TensorFlow zum Einsatz. Der ML-Fokus liegt u.a. auf künstlichen neuronalen Netzwerken, überwachten und unüberwachten Lernverfahren.
Den Studierenden stehen praktisch ausgerichtete Veranstaltungen offen. Für Masterstudierende wird es ein neues ML-Basisseminar und eine forschungsnahe ZML-Projektarbeit geben. Im Rahmen des Studiums Generale und für die interessierte Öffentlichkeit hat bereits eine ML-Ringvorlesung begonnen, die maschinelles Lernen vor dem gesellschaftlichen Kontext beleuchtet. Die Technologien und Einsatzzwecke des ML berühren Fragen des Datenschutzes und der Ethik und haben das Potenzial, gravierende gesellschaftliche Veränderungen zu bewirken – beispielsweise durch den Ersatz von Arbeitsplätzen.
Um die Industrie einzubinden und Studierenden einen alternativen Zugang zu den ML-Schlüsselqualifikationen zu bieten, wird es eine einwöchige ML Winter-School geben, die im Sinne eines Crashkurses Studierenden und Firmenmitarbeitern die wichtigsten Kenntnisse vermitteln wird.
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