Im Mittelpunkt des Projekts steht die Entwicklung und Umsetzung eines Lernkonzepts für den Bereich des maschinellen Lernens als Teil des Masterstudiengangs Informatik. Neben der bereits bestehenden akademischen Ausbildung in den Bereichen Künstliche Intelligenz, Mustererkennung, Computer Vision, Intelligente Systeme und Optimierung wird das Lehrangebot um eine Grundlagenveranstaltung, nämlich "Methoden des Maschinellen Lernens", und um vier Spezialisierungsveranstaltungen, nämlich "Natural Language Processing and Information Retrieval", "Robotics & Robot Vision", "Smart Living & Environments" und "Data Science" erweitert.
Die theoretische, methodische und praktische Ausbildung beinhaltet die Erweiterung der Kompetenzen in den Bereichen multivariate Statistik, Deep Learning sowie Natural Language Processing, um die Studierenden in die Lage zu versetzen, selbstständig Probleme zu analysieren und zu bewerten sowie geeignete Algorithmen und Softwarelösungen für den jeweiligen Anwendungsfall auszuwählen und anzupassen.
Das Projekt wurde von Prof. Carsten Gips und Prof. Matthias König initialisiert, hat eine Laufzeit von zwei Jahren und wwurde vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) gefördert.