Modulbeschreibung

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Titel
Title
Künstliche Intelligenz
Modulcode
Module Code
KI
Modulverantwortliche
Responsible Members of Staff
Kompetenzziele des Moduls
Module Competence Goals
Das Modul befähigt die Teilnehmenden bei Such-, Lern- und Klassifikationsproblemen eigenständig geeignete Algorithmen auszuwählen und anzuwenden. Sie haben Einblicke in die Komplexität der Entwicklung von Systemen mit künstlicher Intelligenz und der Unterscheidung der verschiedenen Formen künstlicher Intelligenz erlangt.
Lehrinhalte
Content
  1. Durch den Projektcharakter der Veranstaltung lernen die Studierenden ihre bisherigen programmier- und ingenieurtechnischen Kenntnisse zu vertiefen und auf unbekannte Situationen anzuwenden. Neben einem begleitenden seminaristischen Unterricht zu den unten aufgeführten Themen wird die Veranstaltung als betreute Projektarbeit in kleinen Arbeitsgruppen durchgeführt. Themen
    • Definition von maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz
      • Arten des maschinellen Lernens (überwachtes, nicht überwachtes, bestärkendes maschinelles Lernen)
        • Evaluierung von Algorithmen (Metriken und Gütemaße)
          • Datenaufteilung, Datenvorbereitung, Merkmalsextraktion, Dimensionsreduktion
            • Regression
              • Klassifikation (Entscheidungsbäume, Random Forrest, Naive Bayes, k-nächste Nachbarn, Support Vektor Maschinen, Neuronale Netze)
                • Clusteranalysen
                  • Hyperparameteroptimierung
                                      Lehrende
                                      Lecturers
                                      Lehr- und Lernmethoden
                                      Teaching Format
                                      Seminaristischer Unterricht (SU)
                                      Lernform
                                      Study Format
                                      Präsenzstudium, angeleitetes Selbststudium
                                      Prüfungsform
                                      Examination
                                      Portfolio (PF)
                                      Prüfungsdauer
                                      Test Duration
                                      Voraussetzungen für die Teilnahme
                                      Required Experience
                                      Siehe aktuelle Prüfungsordnung
                                      Verwendbarkeit
                                      Applicability
                                      Grundlage für etliche folgende Module
                                      Studentische Arbeitsbelastung
                                      Hours
                                      180
                                      Präsenzstudium
                                      Contact Hours per week
                                      56
                                      Selbststudium
                                      Self Study Hours
                                      124
                                      ECTS-Leistungspunkte
                                      ECTS-Credits
                                      6
                                      Häufigkeit des Angebotes
                                      Frequency
                                      14 Termine im SoSe
                                      Sprache
                                      Language
                                      Deutsch
                                      Bemerkungen
                                      Comments
                                      Literatur
                                      Literature
                                      Die aktuellen Literaturlisten werden zu Beginn des Semesters verteilt.
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