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Künstliche Intelligenz ist in aller Munde. Immer mehr Anwendungsbereiche werden durch die Auswertung von vorliegenden Daten mit Algorithmen und Frameworks z.B. des Maschinellen Lernens erschlossen. Dieses Buch hat das Ziel, einen Überblick über gegenwärtig vorhandene Lösungen zu geben und darüber hinaus konkrete Hilfestellung bei der Auswahl von Algorithmen oder Tools bei spezifischen Problemstellungen zu bieten. Um diesem Anspruch gerecht zu werden, wurden 90 Lösungen mittels einer systematischen Literaturrecherche und Praxissuche identifiziert sowie anschließend klassifiziert. Mit Hilfe dieses Buches gelingt es, schnell die notwendigen Grundlagen zu verstehen, gängige Anwendungsgebiete zu identifizieren und den Prozess zur Auswahl eines passenden ML-Tools für das eigene Projekt systematisch zu meistern.
Wissenschaftlicher Nachwuchs ist bedeutsam für den Erhalt und Ausbau jeder Disziplin. Aktuell gibt es nur wenige empirische Erkenntnisse zur Situation in der haushaltsbezogenen Bildung. Im Beitrag werden ausgewählte Aspekte zur Situation der Nachwuchsförderung skizziert und Anknüpfungspunkte für die haushaltsbezogene Bildung vor dem Hintergrund erster Erfahrungen aus der 2019 gegründeten Nachwuchsgruppe HaBiFo-NEO diskutiert.