Angewandte Künstliche Intelligenz (AKI)

Bundesweit einer der ersten Bachelor-Studiengänge auf dem Zukunftsgebiet der Künstlichen Intelligenz
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Fakultät EMI

Modulhandbuch

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KI-Systeme und Architekturen

Empfohlene Vorkenntnisse

Machine Learning 1+2, Deep Learning, Data Engineering
Lehrform Vorlesung/Labor
Lernziele / Kompetenzen

Die Vorlesung betrachtet den ganzen Entwicklungs- und Anwendungszyklus von KI Projekten. Nach Abschluss des Moduls sind die Studierenden in der Lage größere KI Projekte von der Prototypenentwicklung bis hin zum produktiven Betrieb auf eingebetteten Systemen theoretisch zu planen und umzusetzen. Hierzu werden aktuelle Standards und Werkzeuge zur
Softwareentwicklung bei KI Projekten vermittelt (MLOps) und die Grundlagen von spezialisierten Hardwarekomponenten und der Aufbau von performanten KI-Systemen eingeführt.
Dauer 1
SWS 4.0
Aufwand
Lehrveranstaltung 60
Selbststudium / Gruppenarbeit: 90
Workload 150
ECTS 5.0
Voraussetzungen für die Vergabe von LP

Modulprüfung für "Praktikum KI-Systeme und Architekturen" (K60) bestanden. "Praktikum KI-Systeme und Architekturen" muss "m.E." attestiert sein.
Modulverantwortlicher

Prof. Dr. Janis Keuper
Max. Teilnehmer 48
Empf. Semester 3
Haeufigkeit jedes Jahr (SS)
Verwendbarkeit

Bachelor-Studiengang AKI
Veranstaltungen

KI-Systeme und Architekturen

Art Vorlesung
Nr. EMI934
SWS 2.0
Lerninhalt

Die LV gliedert sich folgendermaßen:

  • Grundlagen MLOps
  • Grundlegende Rechenoperationen in Machine Learning (ML) Algorithmen
  • Aktuelle Hardwarearchitekturen für KI und ML
  • Eingebettete Systeme für KI/ML Anwendungen
  • Skalierbares Deep Learning
  • Machine Learning in der Cloud

 
Literatur

Die aktuelle Literaturliste wird in der Lehrveranstaltung bekannt gegeben.

KI-Systeme und Architekturen

Art Praktikum
Nr. EMI935
SWS 2.0
Lerninhalt

Die LV gliedert sich folgendermaßen:

  • Aktuelle MLOps Frameworks für Data Versioning, Experiment Tracking, Model Management
  • Skalierbares Training von Deep Learning Ansätzen
  • Umsetzung von Deep Learning Ansätzen auf eingebetteter Hardware
  • Umsetzung von Deep Learning Ansätzen in der Cloud
  • Containerisierung
Literatur

Die aktuelle Literaturliste wird in der Lehrveranstaltung bekannt gegeben.
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