1./2. Fachsemester

Terminplan zur Veranstaltung von 09:45 - 13:05

Fr. 02.10.26, Fr. 09.10.26, Fr. 16.10.26, Fr. 30.10.26, Fr. 06.11.26, Fr. 13.11.26, Fr. 20.11.26, Fr. 04.12.26, Fr. 11.12.26, Fr. 18.12.26, Fr. 08.01.27, Fr. 15.01.27, Fr. 22.01.27

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 kommunikativen 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.

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 für industrielle Anwendungen.
• 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
• Grundlagen EU AI ACT
• Relevante Standards im Kontext von Künstlicher Intelligenz und Funktionaler Sicherheit
• Grundlagen Cyber Resilience Act

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