Jedes Semester
5 Leistungspunkte
Die Angaben zur Moduldauer finden Sie bei den Studiengängen, in denen das Modul verwendet wird.
Studierende erwerben in diesem Modul fortgeschrittene anwendungsbezogene Kenntnisse über technische Methoden aus 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 selbstständig Modelle aus einem Teilbereich der KI/des Maschinellen Lernens (z.B. Deep Learning, Reinforcement Learning, Probabilistische Modelle, XAI) zu entwickeln und auf neue Kontexte anzuwenden.
In this module, students acquire advanced application-related knowledge of technical methods from the fields of artificial intelligence and machine learning, which are necessary for the implementation of intelligent, adaptive behavior and the interaction capability of technical systems. After completing the module, students will be able to independently develop models from a subarea of AI/machine learning (e.g., deep learning, reinforcement learning, probabilistic models, XAI) and apply them to new contexts.
Das Modul vermittelt praktisch-angewandte Inhalte 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 teaches practical-applied content 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.
—
—
Bei den Veranstaltungen können folgende Kombinationen aus dem Bereich Applied Artificial Intelligence alternativ studiert werden:
- Variante 1: Vorlesung (2 LP) mit der dazugehörigen Übung (2 LP)
- Variante 2: Seminar (2 LP) mit der dazugehörigen Übung (2 LP)
The following combinations of courses from the area of Applied Artificial Intelligence can be studied alternatively:
- Option 1: Lecture (2 CP) with the corresponding exercise (2 CP)
- Option 2: Seminar (2 CP) with the corresponding exercise (2 CP)
Modulstruktur: 1 bPr 1
zusammen mit der zugehörigen Übung aus dem Bereich Applied Artificial Intelligence zu studieren.
zusammen mit einer zugehörigen Übung aus dem Bereich Applied Artificial Intelligence zu studieren.
Bei Absolvierung des Moduls mit Seminar + Übung
Portfolio mit Abschlussprüfung bestehend aus:
1) Portfolio von Übungen zu Inhalten des Seminars
Übungsaufgaben oder Programmieraufgaben, die veranstaltungsbezogen gestellt werden (Bestehensgrenze 50% der erzielbaren Punkte). Die Kontrolle der Übungsaufgaben umfasst auch direkte Fragen zu den Lösungsansätzen, die von den Studierenden in den Übungen beantwortet werden müssen. Der*die Lehrende kann ein individuelles Erläutern und Vorführen von Aufgaben verlangen sowie einen Teil der Übungsaufgaben durch Präsenzübungen ersetzen. Die Übungsaufgaben im Rahmen des Portfolios werden in der Regel wöchentlich ausgegeben und dienen dem begleitenden Erlernen selbständiger Umsetzungen der im Seminar/in der Vorlesung vorgestellten Lerninhalte. Eine weitergehende Konkretisierung insbesondere zum zeitlichen Umfang der Abschlussprüfung erfolgt in der Beschreibung der Veranstaltung.
2) einer Abschlussprüfung zum Seminar
Die Abschlussprüfung zu den Inhalten des Seminars nimmt Bezug auf die Übungs- oder Programmieraufgaben oder entwickelt sich aus den in den Übungen erlernten Kompetenzen.
Seminar: Referat (im Umfang von 30–40 Minuten) mit Ausarbeitung (Umfang von 10-15 Seiten)
Die Studierenden präsentieren nach Abstimmung der konkreten Aufgabenstellung mit dem Prüfenden im Rahmen des Referats die Bedeutung und systematisch-fachwissenschaftliche Einordnung einer im Seminar behandelten Problemstellung und erläutern und stellen ihr Thema in ihrer Ausarbeitung schriftlich vor, wobei Aspekte aus der Diskussion im Seminar einzubeziehen sind. Die Aufgabenstellung kann auch die Ausarbeitung einer Anwendung (d.h. Programmierung/Rechnung etc.) eines Verfahrens auf einen typischerweise praktisch bedeutsamen Einzelfall beinhalten. Das Referat mit Ausarbeitung bezieht sich auf die im Seminar vermittelten und in den Übungen erarbeiteten Inhalte.
Beide Portfolioelemente werden durch eine*n Prüfer*in geprüft. Es erfolgt eine abschließende Gesamtbewertung.
Bei Absolvierung des Moduls mit Vorlesung + Übung
Portfolio mit Abschlussprüfung bestehend aus:
1) Portfolio von Übungen zu Inhalten der Vorlesung
Übungsaufgaben oder Programmieraufgaben, die veranstaltungsbezogen gestellt werden (Bestehensgrenze 50% der erzielbaren Punkte). Die Kontrolle der Übungsaufgaben umfasst auch direkte Fragen zu den Lösungsansätzen, die von den Studierenden in den Übungen beantwortet werden müssen. Der*die Lehrende kann ein individuelles Erläutern und Vorführen von Aufgaben verlangen sowie einen Teil der Übungsaufgaben durch Präsenzübungen ersetzen. Die Übungsaufgaben im Rahmen des Portfolios werden in der Regel wöchentlich ausgegeben und dienen dem begleitenden Erlernen selbständiger Umsetzungen der im Seminar/in der Vorlesung vorgestellten Lerninhalte. Eine weitergehende Konkretisierung insbesondere zum zeitlichen Umfang der Abschlussprüfung erfolgt in der Beschreibung der Veranstaltung.
2) einer Abschlussprüfung zur Vorlesung
Die Abschlussprüfung zu den Inhalten der Vorlesung nimmt Bezug auf die Übungs- oder Programmieraufgaben oder entwickelt sich aus den in den Übungen erlernten Kompetenzen.
Vorlesung: Abschlussklausur (im Umfang von 90-120 Minuten) oder mündliche Abschlussprüfung (im Umfang von 20-30 Minuten) zu den in der Vorlesung vermittelten und in den Übungen erarbeiteten Inhalten.
Die Klausur kann alternativ als eKlausur, Open Book Klausur oder eOpen Book Klausur geprüft werden. Im Falle von Open Book Klausur und eOpen Book Klausur beträgt der Umfang 120-150 Minuten Minuten.
Beide Portfolioelemente werden durch eine*n Prüfer*in geprüft. Es erfolgt eine abschließende Gesamtbewertung.
| Studiengang | Empf. Beginn 3 | Dauer | Bindung 4 |
|---|---|---|---|
| Intelligente Interaktive Systeme / Master of Science [FsB vom 16.05.2023 mit Änderung vom 15.12.2023] | 2. o. 3. | ein Semester | Wahlpflicht |
In diesem Modul kann eine automatische Vollständigkeitsprüfung vom System durchgeführt werden.