Material zum Schreiben wissenschaftlicher Abschlussarbeiten - Bachelorarbeiten und Masterarbeiten bei M.Siegel
Lernziele:
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Die Studierenden kennen die verschiedenen Teilgebiete der künstlichen Intelligenz und deren jeweilige grundsätzliche Herangehensweisen und Strategien
verstehen, wie KI-Anwendungen prinzipiell aufgebaut sind und kennen zu jedem dieser Gebiete die grundsätzlichen Verfahren
Die Studierenden sind in der Lage, zu gegebenen Problemen die jeweils passenden Technologien einzusetzen, um nichttriviale Probleme zu lösen und können abschätzen, wo KI-Lösungen angemessen sind
Die Studierenden können Verfahren adaptieren, um Lösungsvorschläge zu erarbeiten und zu realisieren und können vor dem Hintergrund philosophischer Grundlagen und ethischer Fragestellungen einen kritischen Blick auf Entwicklungen in der KI entwickeln sowie Risiken und mögliche technologische Folgen der Entwicklung von Systemen mit KI-Technologien erkennen und einschätzen
Themen:
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Maschinelles Lernen (ML): Grundlegende ML Verfahren anhand prominenter Beispiele wie künstliche neuronale Netze oder Entscheidungsbäume; Metriken/Evaluationsverfahren zur Messung der Güte von ML-Vorhersagen. Bezug zu symbolischer und nichtsymbolischer KI
Wissensrepräsentation und -verarbeitung: Grundlegende Verfahren, z.B. Ontologien und Linked Data; Abfragesprachen und Reasoning. Bezug zu symbolischer und nicht-symbolischer KI
Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP): Anwendungsgebiete von NLP wie bspw. Dokumentklassifikation, maschinelle Übersetzung oder Mensch-Maschine Kommunikation, sowie aktuelle Technologien zur einfachen Umsetzung derselben; Bezug zu symbolischer und nicht-symbolischer KI.
Computer Vision: Anwendungsgebiete wie Objekterkennung auf Bildern, sowie aktuelle Technologien zur Umsetzung derselben; Bezug zu nicht-symbolischer KI.
Querschnittsthemen: Philosophische Grundlagen und ethische Fragen der KI; Chancen und Risiken autonomer Systeme; Bias in KI-Anwendungen; Auswirkungen von KI-Anwendungen auf Gesellschaft und Arbeitsleben.
Das ist der Moodle-Kurs zum Modul "Semantisches Wissensmanagement im Unternehmen: Konzepte, Technologien, Anwendung". Auf den Modulseiten werden ergänzende Lehrmaterialien sowie Tools zur Unterstützung der Lehrveranstaltung angeboten.
Moodle-Kurs zur Lehrveranstaltung "Wissenschaftliches Arbeiten in der Informatik 2" einschließlich Infos zu Praxisphase und Bachelorarbeit.
Pflichtveranstaltung des ersten Semesters
Die Lehrveranstaltung vermittelt Grundzüge der nutzendenzentrierten Softwareentwicklung einschließlich dazugehöriger Themengebiete wie User Research Methoden, Design Thinking, Visual Design und Entwicklung grafischer Benutzungsschnittstellen, Requirements Engineering, Usability Testmethoden uvm.
Hauptbestandteil des praktischen Teils ist die Entwicklung einer mobilen Applikation mittels Flutter unter Einbezug der o.g. Themengebiete in Form eines benoteten Semesterprojekts (es gibt keine Klausur in diesem Modul).
Die einzelnen Kurskapitel werden im Laufe des Semesters online gestellt.
Hinweis zum SoSe 2024:
Im Stundenplan ist wöchentlich ein Doppelblock vorgesehen. Dies ist bewußt gewählt und hilft uns, die theoretischen Inhalte schneller und in konzentrierten Blöcken zu behandeln. Die VO endet damit früher, so dass der Rest des Semesters für die Bearbeitung des Semesterprojektes genutzt werden kann. Durch den Doppelblock werden nicht mehr Inhalte behandelt als in den anderen parallelen Zügen.
This lecture teaches fundamental principles of writing and presenting research results in scientifically proper ways.