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M1900183-WiSe202425 | Labor Künstliche Intelligenz 1 - Anwendungen im Engineering - Seminar & Praktikum

Das Modul "Labor Künstliche Intelligenz 1 - Anwendungen im Engineering"

vermittelt das Verständnis und die Anwendung von KI-Methoden in Engineering-Projekten und befähigt zur Entwicklung und Implementierung von KI-Lösungen für reale Probleme im Engineering.
befähigt zur kritischen Analyse und Bewertung von KI-Anwendungen im Hinblick auf die funktionale Sicherheit.

Die Studierenden

reflektieren und bewerten ihre eigenen Lernfortschritte und den Projektverlauf zur kontinuierlichen Verbesserung ihrer Fachkompetenz.
präsentieren und verteidigen entwickelte Lösungen selbstständig, um ihre kom-munikativen Fähigkeiten zu stärken.
dokumentieren ihre eigenen Entwicklungen wissenschaftlich korrekt und üben kritische Selbstreflexion zur Verbesserung ihrer analytischen Fähigkeiten.
entwickeln wichtige Soft Skills, darunter Zeitmanagement und Teamarbeit, die in interdisziplinären und internationalen Umfeldern unerlässlich sind.
erlangen ein Verständnis für die ethischen, gesellschaftlichen und wirtschaftlichen Auswirkungen der KI-Technologien im Engineering-Bereich.

HRW-Lehrende/r (HV): Stephan Poßberg

Semesterkennzeichen: WiSe202425

M1900073-WiSe202425 | Funktionale Sicherheit künstlicher Intelligenzen - Seminar & Praktikum

Im Rahmen des Seminars lernen die Studierenden Konzepte für die Entwicklung von KI-Systemen unter Berücksichtigung der Anforderungen der funktionalen Sicherheit kennen. Die folgenden Themen werden bearbeitet.

Grundlagen der relevanten Vorgehensmodelle, die bei der Entwicklung zu berücksichtigen sind.
Methoden und Modelle der Künstlichen Intelligenz (Künstliche Neuronale Netze, Support Vector Machines, Boosting- und Bagging-Verfahren) für industrielle Anwendungen.
Aufwertung von autonomen Systemen und Assistenzsystemen mithilfe von Künstlicher Intelligenz.
Self-Service Analytics mit KNIME Analytics Platform
Bewertung der Robustheit selbst trainierter Modelle
Vor- und Nachteile sowie potenzielle Schwächen von KI-Technologien
Grundlagen der Erklärbarkeit von Künstlicher Intelligenz

Im Rahmen des Praktikums vertiefen die Studierenden Konzepte für die Entwicklung von KI-Systemen unter Berücksichtigung der Anforderungen der funktionalen Sicherheit. Folgende Tätigkeiten werden die Studierenden durchführen:

Entwicklung von KI-Modellen mithilfe von Methoden und Modellen der Künstlichen Intelligenz
Einsetzen der Software KNIME Analytics Platform
Bewertung der Robustheit selbst trainierter Modelle und Erkennen von potenziellen Schwachstellen