- Lehrende/r: Alexander Bönner
- Lehrende/r: Christian Cornelissen
- Lehrende/r: Francois Deuber
- Lehrende/r: Vehbi Kalyoncu
- Lehrende/r: Adrian Kornblum
- HRW-Lehrende/r (HV): Alexander Bönner
- HRW-Lehrende/r (HV): Christian Cornelissen
- HRW-Lehrende/r (HV): Francois Deuber
- HRW-Lehrende/r (HV): Stefan Dorschu
- HRW-Lehrende/r (HV): Hartmut Ulrich
- Lehrende/r: Venus Bagheri
- Lehrende/r: Zehra Darici
- Lehrende/r: Vehbi Kalyoncu
- Lehrende/r: Adrian Kornblum
- Lehrende/r: Anja Oellig
- Lehrende/r: Jacqueline Steinweiß
- Lehrende/r: Sude Yildirir
Semesterkennzeichen: WiSe202425
- HRW-Lehrende/r (HV): David Schepers
Semesterkennzeichen: WiSe202425
Semesterkennzeichen: WiSe202425
Semesterkennzeichen: WiSe202425
Semesterkennzeichen: WiSe202425
Semesterkennzeichen: WiSe202425
Semesterkennzeichen: WiSe202425
Semesterkennzeichen: WiSe202425
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.
- HRW-Lehrende/r (HV): Stephan Poßberg
Semesterkennzeichen: WiSe202425
Semesterkennzeichen: WiSe202425