Das Modul
- führt die Studierenden in den aktuellen Stand der Technik, die Problemlösungs- und Lernmethoden der Künstlichen Intelligenz ein
Die Studierenden
- verfügen über Kenntnisse zu den Grundlagen der Künstlichen Intelligenz.
- sind in der Lage, Prinzipien, Algorithmen und Anwendungen des maschinellen Lernens zu verstehen.
- sind in der Lage, Prinzipien, Algorithmen und Anwendungen für die Entwicklung von KI-Systemen in der Sicherheitstechnik in Betracht zu ziehen.
- vertiefen ihre praktischen Fähigkeiten in der Entwicklung von KI-Systemen mit Hilfe von Codeless Visual Programming unter Anwendung der KNIME Analytics Platform
- sind vorbereitet auf die KNIME Zertifizierungsprüfung L1, die die Firma KNIME
kostenlos anbietet.
Semesterkennzeichen: SoSe2024
Das Modul behandelt
- grundsätzliche Fragestellungen der ingenieurmäßigen Analyse, Modellierung und des Betriebs digitaler Prozesse
- Methoden für die Entwicklung von Digital Services im KI-Umfeld
Die Studierenden
- kennen die zentralen Begrifflichkeiten, Lehrmeinungen und die interdisziplinären Wechselwirkungen zwischen Digital Services und Künstlicher Intelligenz
- kennen die Vorgehensmodelle bei der Entwicklung von Digital Services im Engineering
- können ausgewählte branchenspezifische Realisierungen (z.B. Industrie 4.0 oder cloudbasierte Dienstleistungen) analysieren und bewerten
- können Methoden und computerunterstütze Werkzeuge zur ingenieurmäßigen Analyse und Modellierung von KI-Modellen einsetzen (Fokus in der Vorlesung: Python).
- bewältigen eine zeitlich und inhaltlich abgegrenzte Problemstellung zum Entwurf einer digitalen KI-Lösung im Rahmen eines semesterbegleitenden, fallstudienbasierten Use Cases im Bereich Digital Services
Semesterkennzeichen: SoSe2024
- HRW-Lehrende/r (HV): David Schepers
Semesterkennzeichen: SoSe2024
Semesterkennzeichen: SoSe2024
Semesterkennzeichen: SoSe2024
Semesterkennzeichen: SoSe2024
- HRW-Lehrende/r (HV): Uwe Kay Rakowsky
- HRW-Lehrende/r (HV): David Valis
Semesterkennzeichen: SoSe2024
- HRW-Lehrende/r (HV): Andreas Braasch
- HRW-Lehrende/r (HV): Clemens Dietl
- HRW-Lehrende/r (HV): Steffen Goldbecker
- HRW-Lehrende/r (HV): Magdalena Lukosz
- HRW-Lehrende/r (HV): Stephan Poßberg
- HRW-Lehrende/r (HV): Uwe Kay Rakowsky
- HRW-Lehrende/r (HV): David Schepers
Semesterkennzeichen: SoSe2024
Das Praktikum
- behandelt die typischen Phasen eines KI – Projektes von der Anforderungsanalyse bis hin zu Realisierung.
- vertieft die Methoden des Künstlichen Intelligenz anhand von Use Cases
Die Studierenden
- verstehen die Anforderungsanalysen für KI-Projekte und können diese zukünftig selbstständig verfassen.
- kennen den Inhalt und Umfang für KI-Projekte und sind in der Lage diese Kenntnisse auf andere Themenbereiche zu übertragen.
- sind in der Lage, basierend auf dem Systementwurf, KI-Systeme zu realisieren.
- können die Trainings- und Testplanung im Rahmen der Entwicklung von KI-Systemen selbstständig durchführen.
- wissen, wie der Entwicklungszyklus dokumentiert wird.
Semesterkennzeichen: SoSe2024
- HRW-Lehrende/r (HV): David Schepers
Semesterkennzeichen: SoSe2024
- HRW-Lehrende/r (HV): Clemens Dietl
Semesterkennzeichen: SoSe2024
Semesterkennzeichen: SoSe2024