Grundlagen und Methoden der Künstlichen Intelligenz (Modul)

Das Weiterbildungsmodul Grundlagen und Methoden der Künstlichen Intelligenz richtet sich an Berufstätige, die Beruf und Studium vereinbaren möchten.

Fakultät

Elektrotechnik

Abschluss

Zertifikat

Formate

berufsbegleitend, Weiterbildung

Sprache

Deutsch

Studienbeginn

Wintersemester

Regelstudienzeit

1 Semester

Zulassung

Voraussetzungen siehe unten

Das Weiterbildungsmodul vermittelt die methodischen, theoretischen und technologischen Grundlagen der industriellen Künstlichen Intelligenz. Es schafft dabei die Basis für die Entwicklung und Bewertung moderner KI-Lösungen im industriellen Umfeld. Die Teilnehmenden erhalten einen strukturierten Überblick über Konzepte, Architekturen und Anwendungsfelder intelligenter, lernender und autonomer Systeme.

Durch praxisnahe Industriebeispiele sowie die Bearbeitung eigener Fragestellungen („solve your own problem“) werden die vermittelten Inhalte unmittelbar erlebbar und anwendbar. Die Teilnehmenden erwerben ein Verständnis für die grundlegenden unterschiedlichen Bereiche der industriellen Künstlichen Intelligenz, deren grundsätzliche Funktionsweise, Anwendungsgebiete und Grenzen in der Praxis.

Weiterbildungsmodul mit Perspektive

Dieses Weiterbildungsmodul wird auch Bestandteil des Zertifikatsstudiums Industrial AI - Foundation Level (30 ECTS-Punkte) sein, das sich derzeit im Aufbau befindet. Mit dem erfolgreichen Abschluss des Moduls erwerben Sie bereits 5 ECTS-Punkte, die bei einem späteren Einstieg in das Zertifikatsstudium angerechnet werden können.

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Modulinhalte

Einführung in die Industrielle Künstliche Intelligenz: Entwicklung, Begriffe, Teilgebiete der KI und Architekturen
Subsymbolische KI: maschinelle Lernverfahren, Deep Learning, Transformer (insbes. on-premise, edge AI)
Symbolische KI: insbes. wissensbasierte Systeme, Wissensgraphen, Ontologien und logisches Schlussfolgern
Hybride KI: Kombination datengetriebener und wissensbasierter Verfahren
Leistungsindikatoren industrieller KI-System, z.B. Vertrauenswürdigkeit, Transparenz und Auditierbarkeit, Erklärbarkeit

Zielgruppe

Berufstätige, die industrielle Prozesse, Daten und technologische Entwicklungspotenziale besser verstehen und mitgestalten möchten:

technische Fach- und Führungskräfte aus Produktion, Entwicklung, Konstruktion, Automatisierung, Qualitätssicherung oder Instandhaltung,
Technikerinnen und Techniker mit einschlägiger Praxiserfahrung
Personen in Projekt- oder Transformationsrollen

Vorkenntnisse in Künstlicher Intelligenz sind nicht erforderlich. Die vermittelten Inhalte eignen sich sowohl für Einsteiger als auch für Personen, die ihr Wissen systematisch aufbauen und um industrielle Anwendungs- und Umsetzungskompetenz erweitern möchten.

Termine

Termine vor Ort (TH Augsburg):

Freitag, 16. Oktober 2026, 09:00 – 17:00 Uhr mit anschließendem Get-together
Einführung und Grundlagen (Prof. Dr. Legat),
Wissensbasierte Systeme (A. Müller)
Samstag, 17. Oktober 2026, 09:00 – 16:30 Uhr
Datenbasierte Systeme & Edge AI (Prof. Dr. Dietrich)
Samstag 5. Dezember 2026, 09:00 – 17:00 Uhr
Ergebnis-Workshop eigener Anwendungsfälle "Edge AI" und "wissensbasierte Systeme"
(Prof. Dr. Dietrich, A. Müller),
Wrap-up Workshop und Zertifikatsübergabe (Prof. Dr. Legat)

Ergänzend zu den Präsenzterminen werden sechs persönliche Online-Sprechstunden nach Vereinbarung angeboten. Dabei können die Projekte der Teilnehmenden besprochen, fachliche Fragestellungen geklärt und individuelle Herausforderungen gemeinsam bearbeitet werden.

Dozierenden

Prof. Dr. Christoph Legat ist Professor an der THA mit den Lehr- und Forschungsschwerpunkt der Kombination von digitaler Modellbildung und industrielle Künstliche Intelligenz in regulierten Anwendungsfeldern.

Prof. Dr. Simon Dietrich ist Professor für angewandte Robotik an der THA. Im Mittelpunkt seiner Arbeit stehen intelligente Automatisierungssysteme unter Einsatz von Machine Learning und kognitiver Robotik.

Andreas W. Müller ist Experte für Knowledge Engineering der Schaeffler Technologies AG. Sein Schwerpunkt liegt auf der Entwicklung und Umsetzung erklärbarer und vertrauenswürdiger industrieller KI-Systeme.