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Künstliche Intelligenz edit

Modulverantwortlich Prof. Dr. Daniel Gaida
Dozent:innen Prof. Dr. Daniel Gaida, Prof. Dr. Johann Schaible
Kürzel KI
Sprache deutsch
Kreditpunkte 6
Prüfungsformen Klausur oder mündlicher Beitrag oder Projektarbeit oder mündliche Prüfung
Level Schwerpunkt
Häufigkeit des Angebots jedes Sommersemester
Letzte Aktualisierung 10. Mai 2024

Kurzbeschreibung

Dieses Modul gibt eine Einführung in die Künstliche Intelligenz (insbesondere Maschinelles Lernen und Deep Learning) zur Umsetzung von KI-Projekten in der Medieninformatik.

Lehrform/SWS

4 SWS: Vorlesung 2 SWS; Praktikum / Projekt 2 SWS

Arbeitsaufwand

Gesamtaufwand 180 Stunden, davon

Angestrebte Lernergebnisse

Die Studierenden können bestimmte Projekte in der Medieninformatik mit KI umsetzen, indem sie

um später in der Lage zu sein selbstständig und im Team KI-Projekte in der Medieninformatik umzusetzen.

Inhalt

Medienformen

Literatur

Geförderter Kompetenzerwerb

Das Modul zahlt auf folgende Handlungsfelder und Kompetenzbereiche ein. Eine ausführliche Beschreibung der konkreten Komptenzen finden Sie weiter unten.

Designing for User Experiences

Developing Interactive and Distributed Systems

Exploring Advanced Interactive Media

Driving Creation Process

Enhancing Interactions on Different Scales

Designing for User Experiences

  • Konzepte

    • Haben ein ausgeprägtes konzeptionelles Denkvermögen entwickelt, um komplexe Probleme zu analysieren, innovative Lösungsansätze zu konzipieren und diese in verständliche und erfahrbare Konzepte zu überführen.

  • Gestaltung

    • Können visuelle Darstellung und Präsentation komplexer Daten und Informationen für verschiedene Zielgruppen konzipieren und erstellen.

Developing Interactive and Distributed Systems

  • Technologie

    • Kennen State-of-the-art Technologie zur Umsetzung von software-basierten Anwendungen (insb. in den Bereichen Web, Mobile, IoT, AR/VR, AI), können konkurrierende alternative Technologien auswählen und evaluieren, sich neue technologische Möglichkeiten erschließen, diese bewerten, nutzen, und integrieren sowie zukunftsorientiert neue Möglichkeiten screenen.

    • Wissen was ein Computer ist und wie Software darauf ausgeführt wird.

  • Entwurf

    • Verstehen formale Strukturen.

    • Können abstrahieren, logisch denken und komplexe Zusammenhänge verstehen.

    • Können Aspekte realweltlicher Probleme zu identifizieren, die für eine informatische Modellierung geeignet sind, algorithmische Lösungen für diese (Teil-)Probleme bewerten und selbst so zu entwickeln, dass diese Lösungen mit einem Computer operationalisiert werden können.

  • Implementierung

    • Kennen Entwicklungsumgebungen, Tools und entwicklungsnahe Prozesse und diese praktisch nutzen (insb. IDE, Compiler, Linker, Libraries, Debugging, Unit-Testing, Repositories für eigenen Code / git, Build Tools, Paketmanager).

    • Können digitale Produkte und verschiedene Software-Artefakte zur Evaluation und zur Nutzung auf typischen Distributionswegen (bspw. Clickdummy, Web-Deployment, App Store) für verschiedene Zielgruppen bereit stellen (lauffähig, sicher und gebrauchstauglich).

Driving Creation Process

  • Management

    • Können ein Team zusammenstellen und dieses lauf- und lebensfähig halten.

  • Kommunikation

    • Können effektive und transparente Kommunikation und Zusammenarbeit fördern, Konflikte erkennen, analysieren und lösen.

    • Sind in der Lage Arbeits- und Forschungsergebnisse klar und verständlich in aussagekräftigen, zielgruppengerechten Berichten, Präsentationen o.Ä. zu kommunizieren.

    • Haben die Fähigkeit effektiv in multidisziplinären Teams zu arbeiten und die verschiedenen Fachperspektiven und -sprachen zu verstehen.

Exploring Advanced Interactive Media

  • Medien

    • Können immersive und interaktive Erfahrungen in virtuellen oder erweiterten Umgebungen entwerfen und entwickeln.

    • Haben vertiefte Kenntnisse in den Bereichen künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen z.B. in der Implementierung von intelligentem Verhalten, maschinellem Sehen oder natürlicher Sprachverarbeitung.

    • Haben die Fähigkeit zur Darstellung und Visualisierung großer Datenmengen, um komplexe Daten auf verständliche und ansprechende Weise zu präsentieren.

  • Exploration & Kreativität

    • Können Ansätze, Denk- und Vorgehensweisen aus verschiedenen Fachrichtungen nutzen, kombinieren und einsetzen um neue Ideen und Lösungen zu erzeugen.

    • Haben die Fähigkeit zur Selbstreflexion um Handlungen und Entscheidungen evaluieren und iterieren zu können.

    • Sind neugierig, offen und in der Lage Fragen zu stellen, Unbekanntes zu erkunden und verschiedene Perspektiven zu berücksichtigen.

  • Prototyping

    • Beherrschen verschiedene Formen von Prototyping zum frühzeitigen Einholen von Feedback und zum Erklären, Erkunden und erlebbar machen von Ideen und Ansätzen.

    • Können angemessene Prototypen für die jeweilige Fragestellung und Entwicklungsphase entwickeln und effizient einsetzen.

Enhancing Interactions on Different Scales

  • Situated Interaction

    • Können technologische Aspekte, die bei der Implementierung situierter Interaktion eine Rolle spielen, berücksichtigen, dies beinhaltet Kenntnisse über Sensortechnologien, Datenverarbeitung, maschinelles Lernen und die Integration von Software in physische Umgebungen.

  • Selbstlernen

    • Können wissenschaftlich Arbeiten und Schreiben.

    • Können sich selbstständig neue Wissens- und Kompetenzbereiche zu Methoden, Technologien oder Domänen erschließen.

In der linken Spalte sehen Sie, welche Kompetenzen für das Modul vorausgesetzt werden (hellgrauer Balken). In der rechten Spalte sehen Sie, welche Kompetenzen Sie mit dem Modul erwerben können (farbiger Balken). Die Kompetenzen sind in Handlungsfelder und Bereiche gegliedert.

Wenn Sie auf den grauen oder farbigen Balken klicken, gelangen Sie zu einer Liste von Modulen, die auf diese Kompetenz einzahlen. Hier finden die eine Übersicht über alle Kompetenzen und die Module, die auf diese einzahlen.

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