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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
Semesterkennzeichen: WiSe202425
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