Deep Learning Demonstrator
KI verstehen – mit Mathematik zum Durchblick
Künstliche Intelligenzen (KI) übernehmen immer komplexere Aufgaben um uns das Leben zu erleichtern, aber wie lernt eine KI eigentlich? Die Antwort lautet Deep Learning. Mit einem interaktiven Demonstrator machen wir die mathematischen Grundlagen von Deep Learning und neuronalen Netzen begreifbar. So wird verständlich, welche zentrale Rolle Mathematik in modernen KI-Anwendungen spielt.
Warum ist das wichtig?
Digitale Bildung ist heute wichtiger denn je – und es gibt bereits viele spannende Angebote, um Kindern und Jugendlichen das Programmieren näherzubringen. Ob mit kindgerechten Tools wie „Scratch“ oder „Programmieren mit der Maus“: Interaktive Programmierumgebungen sind längst im Kinderzimmer angekommen.
Unser Projekt geht nun einen Schritt weiter: Wir entwickeln einen interaktiven Demonstrator, der speziell die Themen Künstliche Intelligenz (KI) und Deep Learning (DL) begreifbar macht. Was unseren Demonstrator besonders macht: Er zeigt nicht nur, was KI kann, sondern erklärt auch warum. Dazu werden die mathematischen Grundlagen von neuronalen Netzen anschaulich erklärt – ein Aspekt, der in der öffentlichen Wahrnehmung oft zu kurz kommt. Denn hinter jeder erfolgreichen KI-Anwendung steckt ein tiefes mathematisches Verständnis – und genau das wollen wir vermitteln.
Die Nutzer*innen können auf spielerische Weise selbst kleine KI-Modelle bauen und damit echte Herausforderungen z.B. aus dem Alltag oder aus der Industrie lösen – ganz praxisnah, und ohne die Hintergründe zu verschleiern. So wird KI verständlich, greifbar – und vielleicht sogar zur Inspiration für die Forscher*innen von morgen.
Die Projektpartner
Universität Bremen, Zentrum für Industriemathematik, AG Technomathematik
Deep Learning ist ein Forschungsschwerpunkt der AG Technomathematik. Vom allgemeinen Deep Learning für industrielle Anwendungen zu spezifischen Methoden des Deep Learnings für inverse Probleme, die digitale Pathologie oder Physics Informed Neural Networks forscht die Arbeitsgruppe an verschiedenen Fragestellungen im Zusammenhang mit dem Thema Deep Learning und bietet Lösungen und Wissenstransfer für die Industrie. Im Projekt Deep Learning Demonstrator übernimmt die AG Technomathematik die Didaktik und technische Entwicklung, also die Aufbereitung der theoretischen Hintergründe, Fullstack Softwarenetwicklung, Hardwareeinbindung und konstruktive Aufgaben.
manymany motion GmbH
Im Team der Medienproduktionsfirma sind Mediengestalter, Bewegtbildprofis und allgemein kreative Köpfe. Im Projekt sorgt manymany motion dafür, dass Nutzer*innen sich auf ein ansprechendes Erlebnis freuen dürfen. Neben dem visuellen Look & Feel ist das Storytelling ein entscheidender Bestandteil der Entwicklung.
