Ziel dieses Workshops ist die Chancen und Potentiale von Maschinellem Lernen in der maritimen Logistik anhand von Anwendungsbeispielen aufzuzeigen. Neben den typischen Anwendungsbereichen maschineller Bild- und Sprachverarbeitung spielen in der maritimen Logistik Prozess- und Bewegungsdaten eine große Rolle. Es erfolgt eine Einführung zu Beispielen aus der Praxis sowie zu einer Abgrenzung zu bereits bestehenden und bewährten Ansätzen. Anschließend geben wir einen Einblick in die Datenvorverarbeitung und deren Bedeutung für den Erfolg eines Maschinellen Lernen Projektes. Dies geschieht mit Jupyter-Notebooks anhand von Schiffsbewegungsdaten (AIS-Daten). Hierbei lernen die Teilnehmenden mit großen Datenmengen umzugehen und diese mit Bibliotheken der Programmiersprache Python zu visualisieren.