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Bachelor Elektrotechnik und Informationstechnik

TUM

18 / 186

Module mit KI-Bezug

von allen Modulen des Handbuchs

10 %

KI-Anteil

Modulanteil mit Beleg

190

Belegte KI-Stellen

wörtlich, geprüft

davon Literatur

schwacher Beleg (K7)

Auswertung

Formuliert ausschließlich aus den geprüften Zitaten und den im Code berechneten Zahlen, ohne Wertung und ohne Ausprägungsstufen.

Datengrundlage

Im Modulhandbuch sind 186 Module erfasst; 18 Module weisen belegte KI-Bezüge auf. Dokumentiert sind 190 KI-Textstellen, darunter 40 Lernziele, 102 Inhaltsangaben, 21 Prüfungsbezüge und 27 Literaturbezüge. Die Belege betreffen KI-Fachinhalte, KI-Methoden und Algorithmen, Anwendungen, Grundlagen mit explizitem KI-Bezug, Regulierung/Ethik/Recht sowie KI-Literatur.

Kategorienprofil

Kategorie 1 (KI als Fachinhalt) ist mit 32 Belegen in 12 Modulen dokumentiert. Im Modul „Computational Intelligence“ werden unter anderem „Single-Layer Neuronale Netze“, „Multilayer Neuronale Netze und Backpropagation“, „Radial-Basis Function Netze“ und „Rekurrente Neuronale Netze“ behandelt; als Lernziel wird die Anwendung moderner Methoden der Computational Intelligence sowie die Analyse von Anwendungsfällen in Steuerungs- und Regelungstechnik genannt. Die „Projektwoche Natural Language Processing (NLP)“ ordnet NLP als Teilbereich der Künstlichen Intelligenz ein und behandelt transformer-basierte generative Sprachmodelle. „Einführung in Reinforcement Learning“ beschreibt Reinforcement Learning als Ansatz für sequenzielle Entscheidungsfindung und nennt Konzepte, Techniken und Programmierwerkzeuge zur Implementierung von RL-Lösungen.

Kategorie 2 (KI-Methoden und Algorithmen) ist mit 64 Belegen in 10 Modulen dokumentiert. In „Computational Intelligence“ erscheinen Fuzzy- und Neuro-Fuzzy-Verarbeitungstechniken sowie Evolutionsverfahren und genetische Algorithmen zur Optimierung. Die „Projektwoche Natural Language Processing (NLP)“ behandelt Algorithmen zur Interpretation geschriebener oder gesprochener Sprache, syntaktische und statistische NLP-Methoden sowie transformerbasierte Modelle und generative Sprachmodelle. Als Lernziel werden dort grundlegendes Wissen zu NLP und in der Praxis eingesetzten Algorithmen sowie deren Verwendung in Anwendungsbeispielen genannt.

Kategorie 3 (KI-Anwendungen im Fachkontext) ist mit 58 Belegen in 13 Modulen dokumentiert. Im Modul „Computational Intelligence“ wird die Anwendung von Methoden sowie die Analyse von Anwendungsfällen in Steuerungs- und Regelungstechnik genannt. Die „Projektwoche Natural Language Processing (NLP)“ behandelt Anwendungen wie Fragenbeantwortung, automatisierte Zusammenfassung, Textvervollständigung und Textgenerierung; außerdem werden Lösungen für Problemstellungen zur Gewinnung von Erkenntnissen aus Texten, generative Sprachmodelle und Text2Image-Modelle genannt. In „Intelligente Systeme und Machine Learning für Produktionsprozesse“ werden Machine Learning, Agenten in der Automatisierungstechnik und Eingebettete Systeme in einer Prüfungsbeschreibung aufgeführt. „Einführung in Reinforcement Learning“ dokumentiert ein Projekt zur Realisierung einer Aufzugssteuerung, in dem verschiedene Ansätze implementiert und ihre Performanz analysiert werden.

Kategorie 4 (Grundlagen mit explizitem KI-Bezug) ist mit 1 Beleg in 1 Modul dokumentiert. In „Project Week: AI in the Metaverse“ wird im Themenbereich Backend und LLM-Infrastruktur die Programmierung grundlegender Funktionen beziehungsweise des Backends einer virtuellen Umgebung genannt.

Kategorie 6 (KI-Regulierung / Ethik / Recht) ist mit 19 Belegen in 3 Modulen dokumentiert. „Grundlagen Autonomer Fahrzeuge“ nennt rechtliche Grundlagen autonomer Fahrzeuge, ethische Überlegungen zu deren Einsatz sowie Datenschutz und Datensicherheit. Im Modul „Maschinelle Intelligenz und Gesellschaft (in Python)“ werden Auswirkungen maschineller Intelligenz auf die Gesellschaft behandelt; als Lernziel ist die grundsätzliche Einschätzung von Chancen, Risiken und Grenzen datenbasierter Technik und künstlicher Intelligenz dokumentiert. „Project Week: AI Ethics Research & Creative Science Communication“ enthält Prüfungsfragen zu KI-Ethik, ethischer Entscheidungsfindung durch KI-Systeme und zur Rolle von ChatGPT bei moralischer Orientierung.

Kategorie 7 (KI-Literatur) ist mit 27 Belegen in 9 Modulen dokumentiert. Genannt werden unter anderem „Fundamentals of Computational Intelligence“, Literatur zu Reinforcement Learning sowie Literatur zu autonomen Fahrzeugen und automatisiertem Fahren. Diese Kategorie beruht auf Literaturangaben.

Kategorie 5 (KI als Lehr- und Lernmethode) ist nicht nachgewiesen.

Verteilungsmuster

Die belegten KI-Bezüge treten in 18 von 186 Modulen auf. Kategorie 3 ist in 13 Modulen, Kategorie 1 in 12 Modulen und Kategorie 2 in 10 Modulen dokumentiert; Kategorie 6 betrifft 3 Module und Kategorie 4 ein Modul. Die meisten Belege entfallen auf KI-Methoden und Algorithmen mit 64 Belegen sowie auf KI-Anwendungen im Fachkontext mit 58 Belegen. Inhaltlich dokumentieren die Zitate insbesondere Computational Intelligence, NLP, Reinforcement Learning, Produktionsprozesse, autonome Fahrzeuge sowie ethische, rechtliche und gesellschaftliche Fragen.

Gesamteinordnung

Die dokumentierten KI-Bezüge umfassen Fachinhalte, Methoden und Algorithmen, fachbezogene Anwendungen, einen einzelnen Grundlagenbezug sowie Themen zu Regulierung, Ethik und Recht. Die Belege enthalten Lernziele zu Anwenden, Analysieren und Bewerten, Entwickeln und Gestalten sowie Kennen und Verstehen; eindeutig ableitbar sind 19 Nennungen für Anwenden, 3 für Analysieren/Bewerten, 3 für Entwickeln/Gestalten und 8 für Kennen/Verstehen. Zusätzlich sind 27 Literaturbelege in 9 Modulen dokumentiert.

Methodische Grenzen

Die Belege betreffen 18 von 186 Modulen. Kategorie 4 ist nur mit einem Beleg in einem Modul dokumentiert. Die 27 Literaturbelege der Kategorie 7 stellen Literaturangaben dar und dokumentieren für sich genommen keine Lernziele, Inhalte oder Prüfungsformen.

Grundlage sind ausschließlich die unten aufgeführten, gegen den Rohtext geprüften Belege.

Belege je Kategorie

K1 · KI als Fachinhalt

K2 · KI-Methoden und Algorithmen

K3 · KI-Anwendungen im Fachkontext

K4 · Grundlagen mit explizitem KI-Bezug

K5 · KI als Lehr- und Lernmethode

K6 · KI-Regulierung / Ethik / Recht

K7 · KI-Literatur

Art der Fundstelle

Lernziel 40 (21 %)
Inhalt 102 (54 %)
Prüfung 21 (11 %)
Literatur 27 (14 %)

Lernzielniveau

Aus dem Verb abgeleitet; unklare Fälle bleiben bewusst leer.

kennen / verstehen

anwenden

analysieren / bewerten

entwickeln / gestalten

KI-Begriffsprofil

Eine reine Wortsuche über den gesamten Handbuchtext, ohne Sprachmodell. Sie zählt jedes Vorkommen, also auch Inhaltsverzeichnisse, Studiengangs-Zuordnungen und Literaturtitel. Diese Liste ist deshalb kein Beleg für Lehrinhalte und kann deutlich länger sein als die geprüften Belege oben. Sie zeigt, wo sich ein zweiter Blick ins PDF lohnt.

Im Text gefunden

37 Begriffe, an beliebiger Stelle

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Nicht nachgewiesene Leitbegriffe

Zentrale KI-Begriffe, die an keiner Stelle des Handbuchs vorkommen. Das heißt nicht nachgewiesen, nicht nicht vorhanden.

deep learning predictive maintenance generative ki large language model ai act explainable ai

Belegte KI-Stellen

Jedes Zitat wörtlich aus dem Handbuch, maschinell gegen den Rohtext geprüft.

Art: Alle Lernziel 40 Inhalt 102 Prüfung 21 Literatur 27

Intelligente Systeme und Machine Learning für Produktionsprozesse

MW1339 8 Belege

Inhalt K1 · KI als Fachinhalt Niveau: kennen / verstehen

„In diesem Modul werden Kenntnisse und Fähigkeiten vermittelt, die für die Entwicklung von verteilten intelligenten Systemen notwendig sind.“

Das Zitat nennt die Entwicklung verteilter intelligenter Systeme als vermittelten Inhalt.
Inhalt K3 · KI-Anwendungen im Fachkontext

„Diese werden bereits heute in der Automatisierungstechnik eingesetzt.“

Das Zitat beschreibt den Einsatz intelligenter Systeme in der Automatisierungstechnik.
Inhalt K3 · KI-Anwendungen im Fachkontext

„Insbesondere wird auf die Themen Systemmodellierung, Formalisierung von Domainenwissen, Digitaler Zwilling von Produktionssystemen, Datenvorverarbeitung und Datenanalyse mittels Machine Learning eingegangen.“

Der digitale Zwilling von Produktionssystemen und dessen Anwendungsbezug stehen neben technischen Verfahren wie Datenvorverarbeitung und Machine Learning.
Inhalt K2 · KI-Methoden und Algorithmen

„Einbeziehung dieser Aspekte werden im speziellen Entwicklungsmethoden für Agenten-orientierte intelligente, verteilte Systeme gelehrt.“

Das Zitat nennt Entwicklungsmethoden für agentenorientierte intelligente, verteilte Systeme.
Inhalt K1 · KI als Fachinhalt Niveau: kennen / verstehen

„Die theoretischen Grundlagen Intelligenter Systeme und Machine Learning für Produktionsprozesse werden in der Vorlesung erläutert und anhand von praktischen Beispielen diskutiert.“

Das Zitat nennt theoretische Grundlagen intelligenter Systeme und Machine Learning als Inhalte der Vorlesung.
Inhalt K3 · KI-Anwendungen im Fachkontext

„Damit lernen die Studierenden beispielsweise, aktuelle Herausforderungen beim Einsatz von Agenten in der Automatisierungstechnik bzw. in der Domäne Eingebettete Systeme zu erkennen.“

Das Zitat bezieht die Herausforderungen ausdrücklich auf den Einsatz von Agenten in der Automatisierungstechnik und in eingebetteten Systemen.
Inhalt K2 · KI-Methoden und Algorithmen Niveau: anwenden

„Im Rahmen von zwei Praxisblöcken im Bereich Machine-Learning haben die Studierenden zudem die Möglichkeit, Algorithmen der Datenvorverarbeitung und Datenanalyse zu implementieren und so das Verständnis hinsichtlich der Lösung von entstehenden Herausforderungen bei der Verwendung von Machine Learning-Ansätzen zu vertiefen.“

Das Zitat behandelt die Implementierung von Algorithmen der Datenvorverarbeitung und Datenanalyse im Bereich Machine Learning.
Inhalt K3 · KI-Anwendungen im Fachkontext

„Damit sollen die Studierenden z. B. lernen, intelligente automatisierungstechnische Systeme systematisch zu analysieren sowie auf Grundlage der vermittelten Methoden unterschiedliche Entwurfskonzepte zu bewerten und bei einer gegebenen Problemstellung eine adäquate Lösung zu modellieren und zu entwickeln.“

Das Zitat bezieht die Analyse und Entwicklung auf intelligente automatisierungstechnische Systeme und nennt zugleich Methoden wie Systemmodellierung, Agentenentwurf und Machine Learning.

Technik, Nachhaltigkeit und Gesellschaft

SOT53301 1 Beleg

Inhalt K1 · KI als Fachinhalt Niveau: anwenden

„- Mögliche Anwendungsfelder sind Future Mobility, Solar Radiation Management AI, Digitalisierung, ChatGPT usw, die mit Kurzvorträgen von TUM Expert*innen eingeführt werden.“

Das Zitat nennt AI und ChatGPT als explizite Themen beziehungsweise Anwendungsfelder von Kurzvorträgen.

Project Week: AI in the Metaverse

SOT86090 6 Belege

Inhalt K1 · KI als Fachinhalt

„Studierende, welche an der Entwicklung der LLM-Infrastruktur arbeiten, benötigen Kentnisse im Bereich Machine-Learning, insbesondere im Umgang mit Python und Pytorch, idealerweise zusätzlich Erfahrungen mit dem lokalen Aufsetzen und Betreiben von LLMs.“

Das Zitat nennt Machine Learning, PyTorch und das Aufsetzen von LLMs als erforderliche KI-Kenntnisse.
Inhalt K3 · KI-Anwendungen im Fachkontext

„Das Projekt ist auf den Aufbau (und später auch den Betrieb) einer auf Large Language Models (LLMs) basierenden virtuellen Gesellschaft gerichtet.“

Das Projekt richtet sich auf den Aufbau und Betrieb einer auf LLMs basierenden virtuellen Gesellschaft.
Inhalt K3 · KI-Anwendungen im Fachkontext

„Die Studierenden sollen im Rahmen des Projektes eine virtuelle Umgebung im dreidimensionalen Raum schaffen, in welchem auf LLM-Agenten basierende virtuelle Charaktere, ähnlich wie Menschen in einer Gesellschaft, miteinander interagieren.“

Das Zitat beschreibt LLM-Agenten in einer virtuellen dreidimensionalen Umgebung, in der sie miteinander interagieren.
Inhalt K1 · KI als Fachinhalt

„Ziel ist es, eine virtuelle Realität zu schaffen, welche die Basis für weitere Erprobung und Forschung im Bereich von LLMs sowie darüber hinaus auch interdisziplinär und insbesondere im soziologischen Bereich bieten kann.“

Das Zitat nennt LLMs ausdrücklich als Gegenstand weiterer Erprobung und Forschung.
Inhalt K1 · KI als Fachinhalt

„Themenbereich Backend und LLM-Infrastruktur: Programmierung der grundlegenden Funktionen bzw. des Backends der virtuellen Umgebung.“

Das Zitat nennt die Programmierung des Backends im Themenbereich LLM-Infrastruktur.
Inhalt K6 · KI-Regulierung / Ethik / Recht Niveau: anwenden

„Durchführung der Prüfung, ob die virtuellen Charaktere basierend auf der oben genannten Verfassung in der Lage sind, selbst einfachgesetzliche Normen zu verfassen oder ob dies (noch) durch Menschen übernommen werden müsste.“

Das Zitat bezieht sich auf eine Verfassung und die mögliche Formulierung einfachgesetzlicher Normen durch virtuelle Charaktere.

Project Week: AI Ethics Research & Creative Science Communication

SOT87318 7 Belege

Inhalt K6 · KI-Regulierung / Ethik / Recht

„With the rise and public accessibility of AI-enabled decision-support systems, individuals outsource increasingly more of their decisions, even those that carry ethical dimensions.“

Das Zitat thematisiert die Auslagerung auch ethischer Entscheidungen an KI-gestützte Entscheidungssysteme.
Inhalt K3 · KI-Anwendungen im Fachkontext

„Whether addressing healthcare distribution challenges or providing moral guidance in personal matters, certain AI systems – intentionally designed for this purpose or not – appear willing to offer their advice.“

Das Zitat beschreibt KI-Systeme als Anwendungen zur Unterstützung bei Gesundheitsverteilung und moralischer Beratung.
Inhalt K6 · KI-Regulierung / Ethik / Recht

„Given this trend and the fundamental role of ethical decision-making in shaping morale, it is important to investigate the impact of pertinent AI systems on human ethical decision-making and subsequent societal outcomes.“

Das Zitat untersucht die Auswirkungen relevanter KI-Systeme auf ethische Entscheidungsfindung und gesellschaftliche Folgen.
Inhalt K6 · KI-Regulierung / Ethik / Recht

„To better understand and proactively shape how AI systems affect ethical decision-making, it is crucial to involve affected stakeholders in pertinent scientific inquiry and technological development.“

Das Zitat fordert die Einbeziehung Betroffener, um die ethischen Auswirkungen von KI-Systemen mitzugestalten.
Inhalt K6 · KI-Regulierung / Ethik / Recht

„In this endeavor, arts – an important reference for social knowledge and inclusion – can become a key enabler to facilitate human-centric, participatory discussions around AI design.“

Das Zitat betont menschenzentrierte und partizipative Diskussionen über die Gestaltung von KI.
Inhalt K6 · KI-Regulierung / Ethik / Recht

„How can AI systems impede or support humans’ ethical decision-making? What system requirements are crucial for its responsible development and use?“

Das Zitat fragt nach der Unterstützung ethischer Entscheidungsfindung und nach Anforderungen für verantwortungsvolle KI.
Inhalt K6 · KI-Regulierung / Ethik / Recht

„Students will learn about basics in moral psychology, ethics and its relation to AI.“

Das Zitat nennt ausdrücklich Ethik und ihre Beziehung zu KI als Lerninhalt.