KI Lab
| Lernform | Kürzel | Gruppengröße | Aufwand | Kontaktzeit | LP | Abschluss |
| Praktikum | -- | k.A. | 60 | 30 | 2 | PL: Bericht, SL: Vortrag |
| Selbststudium | 165 | - | 5,5 | - | ||
| Summe | - | - | 225 | 30 | 7,5 | - |
| Modulbeauftragte(r): | Kschischo |
| Sprache: | Deutsch |
| Turnus: | Wintersemester |
| Standort: | RAC |
| Lehrende: | Jaekel, Dellen, Kschischo, Fiedler |
| Zwingende Voraussetzungen: | Maschinelles Lernen I, Künstliche Intelligenz I und II |
| Inhaltliche Voraussetzungen: | keine |
Lernziele und Kompetenzen
Die Studierenden können eine gegebene Fragestellung mit KI-Methoden bearbeiten und die Ergebnisse wissenschaftlich korrekt und nachvollziehbar darlegen. Insbesondere soll die eigenständige Problemlösekompetenz und deren Integration in ein Team geübt werden.
Vorlesungsinhalt
In diesem Modul sollen die Studierenden eine gegebene Fragestellung eigenständig und im Team mit KI-Methoden bearbeiten. Dabei kann es sich um eine konkrete Anwendung oder aber um eine methodische Problemstellung handeln. Die Studierenden sichten dazu die neueste Literatur und diskutieren mögliche Lösungsansätze. Diese werden dann implementiert und getestet. Die oder der Lehrende moderiert diesen Prozess und unterstützt die Studierenden, gibt aber den Lösungsweg nicht vor. Die Studierenden stellen am Ende Ihre Lösung in einem Vortrag gemeinsam vor.
Literatur
- Murphy, Probabilistic Machine Learning: An Introduction, MIT Press
- Zhang, Lipton, Zachary, Li, Mu and Smola, Dive Into Deep Learning, arXiv:2106.11342