Machine Learning steckt hinter dem Großteil dessen, was heute als KI bezeichnet wird. Jeder nutzt diese Systeme, aber nur wenige lernen, wie sie tatsächlich funktionieren: wie ein Modell trainiert wird, warum es bestimmte Vorhersagen trifft und wann es scheitert. Genau dieses Verständnis ist das Ziel von International Machine Learning Competition. Schüler lösen Machine-Learning-Probleme in drei Runden – von den Grundlagen bis hin zur aktuellen Forschung – und treten gegen Schüler aus der ganzen Welt an. Für den Einstieg sind keine Vorkenntnisse erforderlich.

Vision, Mission und Werte

Das Ziel von International Machine Learning Competition ist es, für alle Schüler aus allen Ländern zugänglich zu sein, unabhängig von ihrem Hintergrund, ihrer Schule oder Institution. Dafür nutzt International Machine Learning Competition die heutigen Technologien und die globale Vernetzung durch das Internet, um diesen Wettbewerb zu ermöglichen: Alles, was du brauchst, um teilzunehmen, sind ein Stift, Papier und eine Internetverbindung!

Ein Werkzeug zu benutzen und es zu verstehen, sind zwei verschiedene Dinge. Jeder kann ein Modell ausführen. Zu verstehen, warum es funktioniert, erfordert Mathematik, Statistik und Programmierung – und dieses Wissen ermöglicht es dir zu beurteilen, wann ein Ergebnis vertrauenswürdig ist und wann nicht. Wir möchten, dass Schüler das „Wie“ lernen, nicht nur das „Was“: wie ein Modell aus Daten lernt, wo es scheitert und wie man etwas Besseres baut. Die Schüler, die diese Systeme heute verstehen, sind diejenigen, die das nächste Design entwerfen werden. Unser Ziel ist ein Programm, das Schüler frühzeitig dorthin führt und Schülern, Eltern und Lehrern einen einfachen Weg bietet, teilzunehmen.

Was ist das Besondere an IMLC?

Obwohl das Wettbewerbsformat integraler Bestandteil von IMLC ist, besteht das Hauptziel darin, Schüler dazu zu ermutigen, sich mit Machine Learning zu beschäftigen und weiteres Interesse an diesem und verwandten Feldern zu wecken. Infolgedessen dient IMLC als Lernerfahrung, die Schüler motiviert und es ihnen ermöglicht, durch experimentelle Problemlösungsformate zu lernen. Zu den bemerkenswerten Aspekten des IMLC Programms gehören:

• Internationalität:
  Der International Machine Learning Competition ist ab der ersten Runde ein globaler Wettbewerb. Alle Teilnehmer lösen in jeder Runde die gleichen Probleme: Dies ermöglicht eine faire Bewertung und erlaubt einen internationalen Austausch unter den Teilnehmern, der normalerweise nur wenigen nationalen Ambassadors vorbehalten ist, die an internationalen Runden teilnehmen.


• Digitale Barrierefreiheit:
  Der Wettbewerb nutzt die Möglichkeiten des modernen Internets, um allen Schülern die Möglichkeit zur Teilnahme zu geben, unabhängig von Nation, Region oder Schulzugehörigkeit. Obwohl die Unterstützung durch eine Lehrkraft vorteilhaft ist, ist eine Teilnahme als Einzelperson von überall auf der Welt aus jederzeit möglich.


• Experimentelle Formate:
  Teil der IMLC Erfahrung sind Problemformate, die für traditionelle Wettbewerbe unüblich sind und auf eine besondere Lernerfahrung abzielen. Dazu gehören Aufgaben, die sich auf die Erweiterung typischer Schulformate durch anregende Modifikationen konzentrieren, oder Aufgabentypen, die ein tieferes Eintauchen in die Forschung zu einem Thema erfordern.


• Echte Forschung:
  Schüler mit realen Forschungsbeispielen in Kontakt zu bringen, ist ein wesentliches Merkmal. Die Pre-Final Round beinhaltet in der Regel kürzlich veröffentlichte Forschungsartikel als Teil des Aufgabenformats, was einzigartig für IMLC ist: Für viele Teilnehmer ist dies das erste Mal, dass sie etwas über tatsächliche Machine-Learning-Forschung erfahren, und wir bieten zusätzliche Unterstützung an, um diese Lernerfahrung zu erweitern.


• Angepasste Schwierigkeit:
  Die Aufgaben sind so gestaltet, dass sie sowohl Enthusiasten als auch Schüler ansprechen, die gerade erst beginnen, Interesse an Machine Learning über den Lehrplan hinaus zu entwickeln. Um sicherzustellen, dass alle eine positive Erfahrung machen, wird der Schwierigkeitsgrad so angepasst, dass sowohl zugängliche Aufgaben, ähnlich denen in der Schule, als auch anspruchsvollere Aufgaben mit ungewöhnlichen Formaten enthalten sind.


• Online-Tools für Lehrer:
  Wir stellen Lehrkräften und Schulen ergänzende Ressourcen zur Verfügung und unterstützen sie während jeder Ausgabe. Lehrer haben Zugang zu einer speziellen Schnittstelle, um die Einreichungen ihrer Schüler zu verwalten, deren Ergebnisse & Zertifikate zu verfolgen und die Final Round Exam zu beaufsichtigen.


• Lokale Gruppen & Ambassadors:
  Da IMLC weit über den jährlichen Wettbewerb hinausgeht, fördern und unterstützen wir nachdrücklich die Bildung lokaler Schülergruppen im Bereich Machine Learning & IMLC auf der ganzen Welt, einschließlich Meetups und anderer Veranstaltungen. Das IMLC Ambassador Program ermöglicht es motivierten Schülern und Mentoren, andere youths zu ermutigen, sich mit Machine Learning zu beschäftigen und eine lokale Community aufzubauen, die Schüler beim Bauen und Verstehen von Modellen zusammenbringt.


• Unterstützendes Alumni-Netzwerk:
  Unser Alumni-Netzwerk fördert den internationalen Austausch, einschließlich der Verteilung verschiedener relevanter Möglichkeiten wie Stipendien oder gesponserter Veranstaltungen, um die akademische Laufbahn jedes Teilnehmers zu unterstützen.

Wie schneidet IMLC im Vergleich zu anderen Wettbewerben ab?

Ein Vergleich des International Machine Learning Competition mit anderen Wettbewerben kann irreführend sein: IMLC beabsichtigt nicht, eine Alternative zu etablierten Wettbewerben oder deren nationalen Varianten zu sein, und ermutigt Schüler aktiv dazu, an solchen Gelegenheiten teilzunehmen.

Stattdessen dient IMLC als ergänzendes Programm, das darauf ausgelegt ist, ein breites Spektrum an Schülern anzusprechen, insbesondere diejenigen, die gerade erst beginnen, Interesse an Machine Learning und verwandten Themen zu entwickeln. Es konzentriert sich auf Barrierefreiheit und ist damit eine Plattform für Schüler aller Leistungsstufen, um ihr Verständnis der Funktionsweise von Machine-Learning-Modellen zu erkunden und zu vertiefen.

Obwohl der jährliche Wettbewerb das zentrale Element ist, ist IMLC nicht primär auf Wettbewerbsorientierung ausgelegt, sondern priorisiert die Lernerfahrung. Durch experimentelle Aufgabenformate und reale Forschungsthemen stellt der Wettbewerb den Schülern anregende Herausforderungen vor, die über den Standard-Schullehrplan hinausgehen und sich von traditionellen Wettbewerbsinhalten unterscheiden. Dieser Ansatz spricht Schüler mit unterschiedlichem Wissensstand an und bietet sowohl zugängliche Aufgaben als auch fortgeschrittenere Aufgaben, die Neugier und Kreativität wecken.

Darüber hinaus stärkt IMLC die Schüler, indem es eine unabhängige Plattform bietet, die nicht von ihrer Schule oder ihrem Land abhängig ist. Es verbindet Teilnehmer durch ein globales Netzwerk und fördert die internationale Zusammenarbeit und den Austausch. Mit einer starken Alumni-Community und unterstützenden Ressourcen für Lehrer und lokale Gruppen geht IMLC weit über einen reinen Wettbewerb hinaus.

Geschichte, Organisation und Finanzierung

Der International Machine Learning Competition wird koordiniert von Edu.Harbour und findet jährlich auf internationaler Ebene statt. Das Organisationsteam entwickelt sich ständig weiter, wobei die meisten Teammitglieder in Deutschland ansässig sind. Die Idee entstand nach dem Erfolg anderer internationaler Wettbewerbe, die von Edu.Harbour koordiniert werden, mit dem Ziel, einen ähnlichen Online-Wettbewerb zu etablieren, der sich mit der faszinierenden Welt des Machine Learning befasst.

Das vollständige Organisationsteam von IMLC 2026 findest du auf dieser Seite: Organisationsteam von 2026 ↗

Die Organisation eines solchen internationalen Wettbewerbs ist mit erheblichen Kosten verbunden, einschließlich personeller Ressourcen, technischer Infrastruktur, Materialien und mehr. Als unabhängiges und weltweit zugängliches Programm ist IMLC seinen Sponsoren dankbar, dass sie einige dieser Ausgaben decken. Die verbleibenden Kosten werden durch Beiträge der Teilnehmer finanziert, wie zum Beispiel die Registrierungskosten für die Pre-Final Round (Flyer) ↗.

Als wachsender Wettbewerb entwickelt sich IMLC jedes Jahr weiter und verbessert sich kontinuierlich, um die Erfahrung für die Teilnehmer zu optimieren und seine Wirkung weltweit auszuweiten!