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SAKI (Software Applications with AI)

Module summary

Title Software Applications with AI
Synopsis This course teaches students ML and AI techniques using four non-trivial exercises of three weeks each
Syllabus https://goo.gl/TmZT4b
Schedule https://goo.gl/5ynxcQ (includes link to registration)
Language German
Modules OSS-SAKI (2 SWS, 5 ECTS)
Playlists N/A

Module description

Modulbezeichnung OSS-SAKI
Dozenten Prof. Dr. Dirk Riehle, M.B.A.
Inhalt Dieser Kurs lehrt fortgeschrittene Methoden des maschinellen Lernens resp. der künstlichen Intelligenz anhand von vier nicht-trivialen Anwendungsbeispielen mit realen Daten aus der Industrie.

Jedes der vier Beispiele stellt eine umfangreiche Hausaufgabe für Studierende dar, in der unterschiedliche Problemarten (Korrelation, Klassifikation, etc.) mit unterschiedlichen Methoden (Clustering, Bayesian Networks, etc.) in unterschiedlichen Fachgebieten (Automobilindustrie, Finanzindustrie, etc.) kombiniert werden. Jede Aufgabe wird von einem dazugehörigen Industriepartner mitbetreut.

Die vier Beispiele werden nacheinander abgearbeitet und strukturieren die Kurszeit in vier gleich große Abschnitte von jeweils drei Wochen, von denen jeder Abschnitt dieselbe Struktur hat:

  • Vorbereitung auf den anstehenden Abschnitt durch Wiederholung relevanter Literatur
  • Einführung in das Problem; Diskussion von Bibliotheken und Vorgehen zur Problemlösung
  • Wiederholte Diskussion (zwei weitere Sitzungen) des Problems und der Herangehensweise
  • Abgabe der Problemlösung, bestehend aus Erläuterung sowie Quelltext und Ergebnissen

Die Programmierung findet in Python statt. Eine Woche vor Kursbeginn können Studierende, welche Python noch nicht kennen oder ihre Kenntnisse auffrischen wollen, an unserem Einführungskurs zu Python und ML teilnehmen, siehe TBD.

Es wird erwartet, dass Studierende aktiv mitarbeiten, sich etwaige fehlende Grundlagen selbst aneignen, und die technischen Aufgaben eigenständig lösen werden.

Voraussetzungen TBD
Lernziele und Kompetenzen Erwerb praktischer Kompetenz in der Anwendung von ML und KI-Methoden auf reale industrielle Daten
Verwendbarkeit des Moduls Please see UnivIS for details.
Studien- und
Prüfungsleistungen
Hausaufgaben
Unterrichtssprache Deutsch
Vorbereitende Literatur TBD

Course evaluation

Semester Evaluation
SS 2019 None yet
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