Module 39-Inf-WP-KI-x Artificial Intelligence (Focus)

Explanation regarding the elements of the module

Das Modul ist folgendermaßen zu studieren:
Zunächst besuchen Studierende eine einführende Veranstaltung (Vorlesung oder Seminar) und eine begleitende Veranstaltung (Seminar oder Übung), wobei die Kombination von Seminar + Seminar ausgeschlossen ist. Anschließend wird eine erste Teilprüfung erbracht. Die Anforderungen ergeben sich aus den gewählten Veranstaltungsarten.

Im in der Regel anschließenden Semester wird ein vertiefendes Element im gleichen bzw. einem eng verwandten Themenbereich studiert (vertiefendes Projekt, vertiefende Übung oder vertiefendes Seminar). Alternativ kann ein vertiefendes, auf den ersten Teil aufbauendes, zweites Thema studiert werden (Vorlesung zum zweiten Thema + Übung zum zweiten Thema). In letzterem Falle werden alle Angebote i.d.R. von der gleichen Lehrperson angeboten und bauen inhaltlich aufeinander auf. Die Art der anschließenden zweiten Teilprüfung ergibt sich aus der gewählten Kombination der Veranstaltungselemente.

Der Umfang der zu besuchenden Veranstaltungen beträgt insgesamt 8 LP.
Der Umfang der zwei Teilprüfungen beträgt insgesamt 2 LP.

Begründung der Notwendigkeit von zwei Teilprüfungen:
Zwei Teilprüfungen sind notwendig, da in der ersten Teilprüfung die jeweiligen theoretischen und inhaltlichen Basiskompetenzen und in der zweiten Teilprüfung die daran anschließenden praktischen und/oder methodischen und/oder vertiefenden Kenntnisse geprüft werden. Darüberhinaus kann die zweite Teilprüfung auch den Wissenstransfer in ein weiteres, eng verwandtes Themengebiet verlangen.

Begleitende Veranstaltung Seminar o. Übung (seminar o. exercise)

Reference no. Teaching staff Topic Type Dates My eKVV
392152 Wachsmuth, Yang, Holzmann   Übungen zu Computer Vision Course taught in English Ü Wed 16-18 in CITEC 0.114 [13.10.2025-06.02.2026]
392220 Paaßen, Mattis Niemann   Tutorial: Applied Optimization
Bitte nehmen Sie dieses Tutorium zusätzlich zu Ihrer gewählten Einzelübung "Applied Optimzation" in den Stundenplan mit auf.
Ü by appointment [13.10.2025-06.02.2026]

Begleitende Veranstaltung Übung (Alternative) (exercise)

No courses found

Einführende Veranstaltung Seminar o. Vorlesung (seminar o. lecture)

Reference no. Teaching staff Topic Type Dates My eKVV
392151 Wachsmuth, Yang, Holzmann   Computer Vision Course taught in English V Wed 12-14 [13.10.2025-06.02.2026]
392180 Hammer   Machine Learning Methods and Applications
Limited number of participants: 60 Electronic course catalogue (eKVV) participant management Course taught in English
V Mon 10-12 [13.10.2025-06.02.2026]
392219 Paaßen   Applied Optimization Course taught in English V Mon 14-16 [13.10.2025-06.02.2026]

Vertiefende Übung (exercise)

Reference no. Teaching staff Topic Type Dates My eKVV
392166 Hammer   Tutorenbesprechung: Machine Learning Methods and Applications Course taught in English Ü by appointment [13.10.2025-06.02.2026]
392181 Hammer   Tutorial A: Machine Learning Methods and Applications Course taught in English Ü Tue 12-14 (every two weeks) [20.10.2025-06.02.2026]
392181 Hammer   Tutorial B: Machine Learning Methods and Applications Course taught in English Ü Fri 12-14 (every two weeks) [13.10.2025-06.02.2026]
392182 Hammer   Additional Tutorial: Machine Learning Methods and Applications Course taught in English Ü Thu 10-12 [13.10.2025-06.02.2026]

Vertiefendes Projekt (project)

No courses found

Vertiefendes Seminar (seminar)

No courses found

Vorlesung zum zweiten Thema (lecture)

Reference no. Teaching staff Topic Type Dates My eKVV
392151 Wachsmuth, Yang, Holzmann   Computer Vision Course taught in English V Wed 12-14 [13.10.2025-06.02.2026]

Übung zum zweiten Thema (exercise)

No courses found

Uses