Dieses Fachbuch zeigt als eine der ersten deutschsprachigen Buchpublikationen in einer umfassenden Übersicht, wie künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) im Kontext der sportwissenschaftlichen Forschung und Praxis zum Einsatz kommen.

Neben den Grundlagen der KI und des ML werden verschiedene Anwendungen beschrieben, darunter selbstlernende Algorithmen zur Analyse von Bewegungsmustern von Athleten und intelligente Wearables, die Echtzeitdaten liefern. Durch die Integration von Big Data können Spielergebnisse, Fitnessparameter und individuelle Leistungen eingehend analysiert werden, was zu neuen Entwicklungen in der Forschung führt. Von der Leistungsanalyse bis hin zur Verletzungsprävention und personalisierten Trainingsmethoden bieten sich vielfältige Möglichkeiten für zukünftige Forschung und Praxis.

Mehr als 25 Expertinnen und Experten tragen dazu bei, das große Themenspektrum von KI und ML abzubilden und den neuesten Forschungsstand prägnant zusammenzufassen. Hierbei werden in übergeordneten Buchsektionen verschiedene Themenkomplexe geclustert, darunter allgemeine Grundlagen, Metriken im Mannschaftssport, Metriken in Individualsportarten und Anwendungen in der Sportwissenschaft.

In einem Ausblick werden zudem ethische Fragestellungen im Zusammenhang mit dem Einsatz von KI und ML im Sport sowie deren verantwortungsbewusste Anwendung behandelt. Insgesamt erhalten Fachkräfte und Forschende mit Bezug zur Sportinformatik, Sporttechnologie, Trainingswissenschaft und Sportmedizin ein umfassendes Nachschlagewerk mit praxisnahen Beispielen zu einem innovativen Forschungsgebiet.

Autorentext
Prof. Dr. Daniel Memmert ist geschäftsführender Institutsleiter und Professor am Institut für Trainingswissenschaften und Sportinformatik an der Deutschen Sporthochschule Köln. Er ist Herausgeber und Autor zahlreicher Lehrbücher mit Arbeitsschwerpunkten in der Bewegungswissenschaft sowie in der Sportpsychologie und -informatik. Sein Institut organisiert zwei Zertifikatsstudiengänge (Spielanalyse Team Köln und Sportdirektor*in im Nachwuchsleistungs- und Amateurfußball) sowie den ersten internationalen Weiterbildungs-Masterstudiengang Spielanalyse.

Inhalt

GRUNDLAGEN.- KI und ML: Definitionen und Grundlagen.- Überwachtes Lernen und unüberwachtes Lernen.- Modellbewertung bei Anwendungen des maschinellen Lernens.- Bassion Lernen.- Computer Vision und Deep Learning für die Sportanalyse.- Integration von menschlicher und künstlicher Intelligenz zur Entscheidungsfindung bei sportlichen Leistungen.- Spielvorhersagen im Fußball: Machine Learning vs. Poisson-Ansätze.- METRIKEN IM MANNSCHAFTSSPORT.- Machine Learning im Fußball.- Machine Learning im Basketball.- Machine Learning im Handball.- Risiko, Belohnung und Verstärkungslernen in der Eishockey-Analyse.- METRIKEN IN INDIVIDUALSPORTARTEN.- Maschinelles Lernen für den zeitgenössischen Tanz.- Automatische Annotation von Bewegungen im Tanzen.- Maschinelles Lernen im Hochleistungssport-Skateboard.- ANWENDUNGEN IN DER SPORTWISSENSCHAFT.- Datengestützte Modelle im Fußball.- Anwendungen von Computer Vision in den Sportwissenschaften.- Maschinenlernbasierte Analyse von Multi-Agenten-Trajektorien im Basketball.- Künstliche Intelligenz zur Förderung von körperlichen Aktivität.- Maschinelles Lernen für die Verletzungsvorhersage.- Evntdatenbasierte Handlungsbewertung im Fußball.- AUSBLICK.- Verantwortungsvoller Einsatz von maschinellem Lernen in der Sportwissenschaft.- Chancen und Herausforderungen der künstlichen Intelligenz in der Sportwissenschaft.