Inhaltsverzeichnis
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1. Einleitung
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2. Algorithmen
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3. Maschinelles Lernen: Lernende Algorithmen
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3.1. Maschinelles TicTacToe lernen
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3.2. Überwachtes Lernen
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3.3. Künstliche neuronale Netze für TicTacToe
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3.4. Generalisieren, nicht Auswendig lernen
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3.5. Lernen durch Ausprobieren: Reinforcement Learning
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4. Grenzen des maschinellen Lernens
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4.1. Repräsentation ist der Schlüssel
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4.2. Generalisierung über Repräsentationen
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4.3. Adversarielle Beispiele
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4.4. Uninterpretierbarkeit von Modellen
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5. Zusammenfassung und Ausblick
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