Formuliert ausschließlich aus den geprüften Zitaten und den im Code berechneten Zahlen, ohne Wertung und ohne Ausprägungsstufen.
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.
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.
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.
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.
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.
Aus dem Verb abgeleitet; unklare Fälle bleiben bewusst leer.
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.
37 Begriffe, an beliebiger Stelle
Zentrale KI-Begriffe, die an keiner Stelle des Handbuchs vorkommen. Das heißt nicht nachgewiesen, nicht nicht vorhanden.
Jedes Zitat wörtlich aus dem Handbuch, maschinell gegen den Rohtext geprüft.
„In der schriftlichen Prüfung wird vermitteltes Wissen ohne Hilfsmittel abgerufen, sowie der Transfer gelernter Prinzipien und Algorithmen auf verwandte Aufgaben erfragt.“
Das Zitat nennt den Transfer gelernter Prinzipien und Algorithmen, ohne einen ausdrücklichen KI-Bezug herzustellen.
„Mit der mündlichen Prüfung soll das individuelle Verständnis der Studentinnen und Studenten für die grundlegenden Konzepte des Reinforcement Learnings überprüft werden. Hierbei geht es um die Konstruktion und Herleitung der einzelnen Algorithmen sowie um deren jeweilige Anforderungen. Die mündliche Prüfung behandelt daher die eher theoretischen Aspekte von RL, welche bei einer reinen Implementierung nicht abgefragt werden könnten, aber wichtig für die Wahl eines konkreten Ansatzes sind.“
Das Zitat behandelt die Konstruktion und Herleitung von Reinforcement-Learning-Algorithmen sowie deren Anforderungen.
„Die Fähigkeit zur Anwendung der Methoden des Reinforcement Learning für die Lösung realer Probleme wird im Rahmen des Projekts und seiner Berichterstattung bewertet. Ziel des Projekts ist die Realisierung der Steuerung für den Aufzug. Es werden verschiedene Ansätze implementiert und deren Performanz analysiert. So können die Einflüsse der verschiedenen Stellschrauben unmittelbar beobachtet werden. Die Projektarbeit ermöglicht es den Studentinnen und Studenten, ihre praktischen Fähigkeiten in der Implementierung von Reinforcement Learning zu demonstrieren und die Herausforderungen bei der Anwendung im Alltag zu reflektieren.“
Das Zitat beschreibt die Anwendung von Reinforcement Learning zur Steuerung eines Aufzugs und die Analyse verschiedener Ansätze in einem realitätsnahen Problem.
„Anhand von Kurzfragen werden die Grundlagen zur Hardware und Software Autonomer Fahrzeuge überprüft.“
Hardware und Software werden ausdrücklich im Kontext autonomer Fahrzeuge behandelt.
„Anhand von Verständnisfragen und Transferfragen zeigen die Teilnehemenden z. B., dass Sie die einzelnen Softwarebausteine autonomer Fahrzeuge verstanden haben, reale Messdaten analysieren können und das Verhalten autonomer Fahrzeuge analysieren können“
Das Zitat bezieht die Analyse realer Messdaten und des Verhaltens ausdrücklich auf autonome Fahrzeuge.
„60 Minuten, um damit das grundlegende Verständnis für die Konzepte der mescnhlichen und maschinellen Kreativität zu erfassen.“
Das Zitat behandelt ausdrücklich die Konzepte menschlicher und maschineller Kreativität als fachlichen Inhalt.
„In the exam, the students will answer questions on machine learning theory and practice, solve problems on machine learning theory and algorithms.“
Das Zitat nennt ausdrücklich machine-learning-Theorie und -Algorithmen, zu denen die Studierenden Probleme lösen sollen.
„The exam test whether students understand and can apply standard algorithms for regression and classification.“
Das Zitat fokussiert die Anwendung von Algorithmen für Regression und Klassifikation.
„Die Auswirkungen der maschinellen Intelligenz auf die Gesellschaft werden in Leseaufgaben behandelt.“
Das Zitat behandelt die gesellschaftlichen Auswirkungen der maschinellen Intelligenz und damit einen ethisch bzw. gesellschaftlich relevanten Aspekt von KI.
„Praktische Kenntnisse über maschinelles Lernen und Programmieren werden durch kleine Programmieraufgaben überprüft.“
Das Zitat nennt praktische Kenntnisse im maschinellen Lernen, die durch Programmieraufgaben überprüft werden, und bezieht sich damit auf technische KI-Verfahren.
„Die Fähigkeit der Studierenden, die Konzepte des maschinellen Lernens in realen Anwendungen unter Berücksichtigung von Einschränkungen in realistischen Anwendungsfällen anzuwenden, wird anhand der Ergebnisse des Projekts und einer entsprechenden Präsentation dieser Ergebnisse beurteilt.“
Das Zitat fokussiert die Anwendung von Konzepten des maschinellen Lernens in realen und realistischen Anwendungsfällen.
„As an incentive to create artificial intelligence oneself, we provide programming challenges: if students solve a required number of programming challenges, they obtain a 0.3 grade bonus for their exam.“
Das Zitat nennt ausdrücklich das eigenständige Erstellen von artificial intelligence im Rahmen von Programmieraufgaben.
„Anhand von Rechenaufgaben, sowie Transferaufgaben, die Verständnisfragen mit konkreten Beispielen kombinieren, wird überprüft, ob die Studierenden die gelehrten theoretischen Grundlagen zu intelligenten automatisierungstechnischen Systemen abrufen und wiedergeben können.“
Das Zitat nennt theoretische Grundlagen zu intelligenten automatisierungstechnischen Systemen als Lehrinhalt.
„Insbesondere sollen sie zeigen, dass sie auf Grundlage der vermittelten Methoden unterschiedliche Entwurfskonzepte bewerten und bei einer gegebenen Problemstellung eine adäquate Lösung modellieren und entwickeln können, sowie dass sie die Herausforderungen in der Datenverarbeitung, beim Machine Learning, sowie beim Einsatz von Agenten in der Automatisierungstechnik bzw. in der Domäne Eingebettete Systeme erkennen und Lösungsvorschläge formulieren können.“
Im Mittelpunkt stehen vermittelte Methoden sowie Machine Learning und der Einsatz von Agenten; zugleich wird deren Einsatz in der Automatisierungstechnik und in eingebetteten Systemen behandelt.
„Die Projektaufgaben können aus den Bereichen Game-Design und 3D-Modellierung, Backend und LLM Infrasttuktur oder Rechtsordnung stammen.“
Das Zitat nennt die LLM-Infrastruktur als KI-bezogenen Projektbereich und die Rechtsordnung als eigenständigen rechtlichen Bereich.
„In der dritten und letzten Phase werden die Studierenden die einzelnen Projektabschnitte/ Bausteine des Metaversums zusammenfügen und die Funktion des Metaversums sowie der auf LLMs basierenden Agenten testen.“
Das Zitat beschreibt das Testen eines Metaversums und darauf basierender LLM-Agenten als technische Anwendung.
„At the start of the module, students will receive sample questions related to AI ethics research and creative science communication, from which they can choose for their final (group) presentation.“
Das Zitat nennt ausdrücklich Forschung zu KI-Ethik als Thema der studentischen Präsentationen.
„To what extent do AI systems support or hinder ethical decision-making?“
Das Zitat fragt nach der Unterstützung oder Behinderung ethischer Entscheidungsfindung durch KI-Systeme.
„What is the role of ChatGPT in providing moral guidance?“
Das Zitat untersucht die moralische Beratung durch ChatGPT und bezieht sich damit auf ethische Aspekte von KI.
„What system requirements are essential for the responsible development and use of pertinent AI systems?“
Das Zitat fragt nach Anforderungen für die verantwortungsvolle Entwicklung und Nutzung von KI-Systemen.
„By presenting their results, the students prove that they can deal intensively with the topic of AI systems and their effects to understand the fundamentals of research-based theater and construct the influence of AI on human ethical decision-making.“
Das Zitat verbindet KI-Systeme ausdrücklich mit ihren Auswirkungen auf menschliche ethische Entscheidungsfindung.