Code & Context (B.Sc.)

Exploratives Bachelorstudium in digitaler Praxiswerkstatt

Kurs »Applied AI« (DT22)

Kursverantwortlich
Professur für Smart Connected Products (N. N.), Prof. Dr. Wolfgang Konen
Sprache
deutsch
Kreditpunkte
3 ECTS
Arbeitsaufwand
40h Kontaktzeit / 50h Selbstlernzeit
Kompetenzcluster
Software Development and Architecture / Dual Reality and Smart Spaces
Gehört zum Modul
Developing Things 2

Angestrebte Lernergebnisse / Learning Outcomes

Die Studierenden kennen Methoden der künstlichen Intelligenz und können diese anwenden, indem sie…

  • ausgehend vom Geschäftsmodell und den Daten die Ziele eines KI-Projektes präzisieren,
  • Anwendungsfälle hinsichtlich ihrer Daten aufbereiten und modellieren,
  • intelligentes Systemverhalten formalisieren,
  • geeignete Methode und Verfahren zur Realisierung auswählen,
  • state-of-the-art Frameworks und Tools einsetzen (bspw. TensorFlow),
  • und smarte KI-Komponenten evaluieren,

um später smarte digitale Produkte entwickeln zu können.

Inhalt

  • Historie Künstlicher Intelligenz
  • Smartes Produktverhalten
  • Daten verstehen, prüfen und aufbereiten
  • Methoden der künstlichen Intelligenz
    • Supervised Learning
    • Reinforcement Learning
    • Deep Learning
    • GAN (Generative Adversial Networks): “KI und Kunst”
    • Collective Intelligence
    • Best practices
  • State-of-the-art Frameworks und Tools
  • Case Studies in TensorFlow/Keras
  • KI und Gesellschaft

Lehr- und Lernformen

  • Vorlesungen
  • Workshops TensorFlow/Keras

Materialien/ Ressourcen

  • tbd.