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. 

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.