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

Fakultät

Modulverantwortliche*r

Turnus (Beginn)

Jedes Semester

Leistungspunkte und Dauer

5 Leistungspunkte

Die Angaben zur Moduldauer finden Sie bei den Studiengängen, in denen das Modul verwendet wird.

Kompetenzen

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).

Lehrinhalte

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.

Empfohlene Vorkenntnisse

Notwendige Voraussetzungen

Erläuterung zu den Modulelementen

Modulstruktur: 1 SL, 1 bPr 1

Veranstaltungen

Advanced Artificial Intelligence: Seminar 1
Art Seminar
Turnus WiSe&SoSe
Workload5 60 h (30 + 30)
LP 2 [SL]
Advanced Artificial Intelligence: Seminar 2
Art Seminar
Turnus WiSe&SoSe
Workload5 60 h (30 + 30)
LP 2 [Pr]

Studienleistungen

Zuordnung Prüfende Workload LP2
Lehrende der Veranstaltung Advanced Artificial Intelligence: Seminar 1 (Seminar)

Mündlicher Vortrag zu einem mit dem/der Prüfer*in vereinbarten Thema im Umfang von 30 bis 40 Minuten

siehe oben siehe oben

Prüfungen

Referat mit Ausarbeitung
Zuordnung Prüfende Lehrende der Veranstaltung Advanced Artificial Intelligence: Seminar 2 (Seminar)
Gewichtung 1
Workload 30h
LP2 1

Mündlicher Vortrag im Umfang von 30 bis 40 Minuten mit schriftlicher Ausarbeitung im Umfang von 10 bis 15 Seiten zu den im Seminar behandelten Inhalten.
Die Studierenden präsentieren nach Abstimmung der konkreten Aufgabenstellung mit dem Prüfenden im Rahmen des Vortrags eine detaillierte Erörterung einer im jeweiligen Seminar behandelten theoretisch-methodischen Fragestellung und erläutern im Rahmen der Ausarbeitung die systematisch-fachwissenschaftliche Einordnung oder Anwendung auf einen typischerweise praktisch bedeutsamen Einzelfall.

In diesen Studiengängen wird das Modul verwendet:

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

Automatische Vollständigkeitsprüfung

In diesem Modul kann eine automatische Vollständigkeitsprüfung vom System durchgeführt werden.


Legende

1
Die Modulstruktur beschreibt die zur Erbringung des Moduls notwendigen Prüfungen und Studienleistungen.
2
LP ist die Abkürzung für Leistungspunkte.
3
Die Zahlen in dieser Spalte sind die Fachsemester, in denen der Beginn des Moduls empfohlen wird. Je nach individueller Studienplanung sind gänzlich andere Studienverläufe möglich und sinnvoll.
4
Erläuterungen zur Bindung: "Pflicht" bedeutet: Dieses Modul muss im Laufe des Studiums verpflichtend absolviert werden; "Wahlpflicht" bedeutet: Dieses Modul gehört einer Anzahl von Modulen an, aus denen unter bestimmten Bedingungen ausgewählt werden kann. Genaueres regeln die "Fächerspezifischen Bestimmungen" (siehe Navigation).
5
Workload (Kontaktzeit + Selbststudium)
SL
Studienleistung
Pr
Prüfung
bPr
Anzahl benotete Modul(teil)prüfungen
uPr
Anzahl unbenotete Modul(teil)prüfungen
Diese Leistung kann gemeldet und verbucht werden.