Module 39-M-Inf-AI-adv Advanced Artificial Intelligence

Studierende erwerben in diesem Modul fortgeschrittene theoretisch-methodische Kenntnisse in den Bereichen der Künstlichen Intelligenz und des Maschinellen Lernens, die zur Umsetzung intelligenten, adaptiven Verhaltens und der Interaktionsfähigkeit von technischen Systemen notwendig sind. Nach Abschluss des Moduls sind Studierende in der Lage moderne daten- oder modellbasierte Methoden aus einem Teilbereich der KI/des Maschinellen Lernens (z.B. Deep Learning, Reinforcement Learning, Probabilistische Modelle, XAI) anzuwenden.

Students acquire advanced theoretical-methodological knowledge in the areas of Artificial Intelligence and Machine Learning in this module, which are necessary for the implementation of intelligent, adaptive behavior and the interaction capability of technical systems. Upon completion of the module, students will be able to apply modern data- or model-based methods from a subfield of AI/machine learning (e.g. deep learning, reinforcement learning, probabilistic models, XAI).

Das Modul vermittelt vertiefende theoretische und methodische Kenntnisse notwendig für die Entwicklung intelligenter interaktiver Systeme. Zu den Lehrinhalten des Moduls gehören z.B. Veranstaltungen aus den Bereichen: Machine Learning, Artificial Intelligence, Deep Learning, Reinforcement Learning, XAI, Cognitive Computing, Models of Decision Making, Neural Networks, Auditory Data Science, Interactive and Autonomous Learning. Die konkreten Lehrinhalte des Moduls werden durch die vom Studierenden gewählten Veranstaltungen festgelegt. Die Wahl aus dem dafür ausgewiesenen Lehrangebot erfolgt nach persönlichem Interesse.

The module provides in-depth theoretical and methodological knowledge necessary for the development of intelligent interactive systems. The teaching content of the module includes e.g. courses from the areas of machine learning, artificial intelligence, deep learning, reinforcement learning, XAI, cognitive computing, models of decision-making, neural networks, auditory data science, interactive and autonomous learning. The courses chosen by the student determine the specific course content of the module. Selection from the range of courses designated for this purpose will be based on personal interest.

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