| Inhalt |
Die Veranstaltung besteht aus drei Microcredits, die nacheinander oder einzeln belegt werden können:
- Künstliche Intelligenz in der Praxis: Grundlagen (11312, 3 ECTS, 13.10.26-24.11.26)
- Künstliche Intelligenz in der Praxis: Potenziale und Einsatzmöglichkeiten (11311, 1 ECTS, 1.12.26-15.12.26)
- Künstliche Intelligenz in der Praxis: Gesellschaftliche Auswirkungen (11313, 1 ECTS, 22.12.26-26.1.27)
Start der Veranstaltung ist am 13.10.2026 in T117. Um Teilnahme wird gebeten, auch wenn nur ein oder zwei Microcredits belegt werden sollen.
Inhalte des Teils "Grundlagen":
- Begriff und Geschichte der Künstlichen Intelligenz; schwache und starke KI; regelbasierte und lernende Verfahren; verbreitete Fehlvorstellungen
- Maschinelles Lernen: Lernen aus Daten, überwachtes, unüberwachtes und bestärkendes Lernen, Rolle der Trainingsdaten, Generalisierung und Overfitting
- Neuronale Netze: Neuronen, Schichten und Gewichte; wie ein Netz durch Training lernt
- Große Sprachmodelle: Zerlegung von Text in Token, Vorhersage des nächsten Tokens, Transformer und Aufmerksamkeit, Entstehung von Halluzinationen, Unterschied zwischen Sprachmodell und Assistenzsystem
- Nutzung von Sprachmodellen: Prompting, Kontext, Reasoning-Stufen, Abwägung zwischen Frontier- und lokalen Modellen nach Leistung
- Fortgeschrittene Nutzung: Werkzeuganbindung, Retrieval, Multimodalität; Einordnung von Benchmarks und Durchsatz
- Sprachmodelle als Lernunterstützung im Studium |
| Lernziele |
Die Studierenden können
- zentrale Begriffe der Künstlichen Intelligenz benennen und voneinander abgrenzen,
- die Funktionsweise lernender Systeme, neuronaler Netze und großer Sprachmodelle in eigenen Worten erklären,
- Stärken, Grenzen und typische Fehlerquellen von KI-Systemen einschätzen, insbesondere Overfitting und Halluzinationen,
- KI-Werkzeuge für Aufgaben in Studium und Beruf auswählen, gezielt einsetzen und ihre Ergebnisse kritisch prüfen,
- Sprachmodelle nach Leistung, Kosten und Verbleib der Daten gegeneinander abwägen,
- ein eigenes KI-Artefakt erstellen, es an Grenzfällen erproben und seine Funktionsweise für ein fachfremdes Publikum verständlich erklären. |
