Künstliche Intelligenz prägt zunehmend Alltag, Studium und Beruf. Doch wie kommt die KI zu ihren Ergebnissen? Welche Annahmen liegen ihnen zugrunde, und wie verlässlich sind ihre Aussagen?

Die Lehrveranstaltung vermittelt ein grundlegendes Verständnis der Funktionsweise moderner KI-Systeme sowie ihrer sachgerechten Anwendung. Anhand praxisnahen Beispielen und Übungen lernen die Studierenden, KI als Werkzeug mit spezifischen Stärken, Grenzen und Auswirkungen zu verstehen und kritisch zu bewerten.

Die Veranstaltung bietet einen Überblick über zentrale Aspekte der Künstlichen Intelligenz:

• Grundprinzipien künstlicher Intelligenz
• Lernen aus Daten: Training, Bewertung und typische Fehlerquellen
• Einsatzmöglichkeiten von KI in verschiedenen Fach- und Anwendungsbereichen
• Grenzen, Verzerrungen und Unsicherheiten KI-basierter Systeme
• Bewertung und verantwortungsvoller Einsatz von KI-Ergebnissen
• Praktische Arbeit mit ausgewählten KI-Werkzeugen

Die Lehrveranstaltung richtet sich an Studierende verschiedener Fachrichtungen und vermittelt die Inhalte konzeptionell und anwendungsorientiert, ohne den Einsatz formaler oder technischer Detailmethoden vorauszusetzen.

Kenntnisse: Die Studierenden ...

• erklären grundlegende Konzepte und Funktionsprinzipien moderner KI-Systeme.
• beschreiben, wie KI-Modelle aus Daten lernen, trainiert und bewertet werden.
• kennen unterschiedliche Typen von KI-Systemen und deren typische Einsatzbereiche.
• benennen zentrale Herausforderungen wie Verzerrungen, Unsicherheiten und Halluzinationen.
   

Fertigkeiten: Die Studierenden ...

• analysieren exemplarische KI-Anwendungen hinsichtlich ihres Einsatzbereichs und ihrer Aussagekraft.
• trainieren KI-Modelle auf der Basis vorgegebener Datensätze.
• wählen geeignete KI-Systeme für konkrete Fragestellungen aus.
• beurteilen die Qualität von Eingaben, Trainingsdaten und Ergebnissen KI-basierter Systeme.
   

Kompetenzen: Die Studierenden ...

• reflektieren den sachgerechten und verantwortungsvollen Einsatz von KI in ihrem jeweiligen Fach- und Gesellschaftskontext.
• entscheiden begründet, wann und welche Art von KI für eine gegebene Aufgabe sinnvoll einsetzbar ist.
• schätzen die Verlässlichkeit KI-generierter Inhalte kritisch ein.
• sind in der Lage, die im Kurs erworbenen Grundlagen als Ausgangspunkt zu nutzen, um sich eigenständig und zügig vertiefte Kenntnisse zum Training von KI-Systemen sowie zum Aufbau und zur Weiterentwicklung von KI-Modellen zu erschließen

Präsenszeit: 26-30 UE
Selbststudium: 50 UE

Gesamtaufwand: 74 UE

1 UE (Unterrichtseinheit) = 45 Minuten

Vorträge, Übungen und Feedback, moderierte Diskussion