Project: Data-Driven Engineering Fundamentals 4 LP
T-MACH-115010 10 Belege-
Lernziel K2 · KI-Methoden und Algorithmen Niveau: kennen / verstehen
„Studierende kennen ausgewählte Verfahren der maschinellen Wahrnehmung und Aktionsplanung und können Stärken und Schwächen dieser Verfahren an Beispielen verdeutlichen. Dabei beherrschen Sie sowohl klassische auf probabilistischen Modellen basierende Verfahren als auf KI-Methoden und können diese gezielt kombinieren.“
Das Zitat behandelt konkrete Verfahren der maschinellen Wahrnehmung und Aktionsplanung sowie probabilistische und KI-Methoden.
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Lernziel K1 · KI als Fachinhalt Niveau: anwenden
„Studierende verfügen über Implementierungskompetenz und haben eigene Erfahrung und Expertise über Beispiele Intelligenter Systeme aus eigenem Experimentieren beispielsweise im Laborpraktikum oder aus selbst implementierter Simulation gewonnen.“
Das Zitat nennt eigene Implementierungserfahrungen mit Beispielen intelligenter Systeme.
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Inhalt K3 · KI-Anwendungen im Fachkontext
„Maschinelle Intelligenz eröffnet Maschinen neuartige Fähigkeiten und definiert zunehmend den Nutzen und die Kundenzufriedenheit von Maschinen.“
Das Zitat beschreibt den Nutzen maschineller Intelligenz für Maschinen und deren Kundenzufriedenheit.
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Inhalt K3 · KI-Anwendungen im Fachkontext Niveau: kennen / verstehen
„Das Fachgebiet „Intelligente Systeme“ betrachtet den sogenannten Perception-Action Loop, das heißt die Wirkkette von der sensoriellen Wahrnehmung der Umgebung über das Verstehen des Lagebilds bis hin zur Verhaltensplanung und dessen Regelung mithilfe der Aktoren.“
Das Zitat beschreibt mit dem Perception-Action Loop die technische Wirkkette intelligenter Systeme.
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Inhalt K3 · KI-Anwendungen im Fachkontext Niveau: anwenden
„Das Fachgebiet beinhaltet Anwendungsfelder Intelligenter Systeme ebenso wie mathematische Modelle und Methoden für die Realisierung des Perception-Action Loops.“
Das Zitat nennt ausdrücklich Anwendungsfelder intelligenter Systeme und zusätzlich mathematische Modelle und Methoden für deren Realisierung.
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Inhalt K2 · KI-Methoden und Algorithmen
„Methodisch werden neben etablierten Verfahren, wie der Wahrnehmung mithilfe probabilistischer Modelle und regelbasierter Planung, zunehmend datengetriebene Ansätze der künstlichen Intelligenz (KI), wie Tiefe Neuronale Netze eingesetzt.“
Das Zitat behandelt datengetriebene KI-Verfahren wie tiefe neuronale Netze neben probabilistischen und regelbasierten Verfahren.
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Inhalt K2 · KI-Methoden und Algorithmen Niveau: anwenden
„Diese zeigen in weiten Anwendungsfeldern gegenüber etablierten Verfahren eine oft höhere Performanz.“
Das Zitat vergleicht die Performanz datengetriebener KI-Ansätze mit etablierten Verfahren.
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Inhalt K2 · KI-Methoden und Algorithmen
„Häufig wird dabei die Architektur des Neuronalen Netzes an die Wirkweise entsprechender probabilistischer oder regelbasierter Verfahren angelehnt, so dass Wissen aus beiden Domänen vorteilhaft ist.“
Das Zitat behandelt die Architektur neuronaler Netze sowie deren Verbindung mit probabilistischen und regelbasierten Verfahren.
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Inhalt K2 · KI-Methoden und Algorithmen
„Außerdem besitzen KI Ansätze in aller Regel black box Charakter, d.h. es ist schwer oder gar nicht möglich, gewisse Verhaltenseigenschaften zuzusichern.“
Das Zitat beschreibt eine charakteristische Einschränkung von KI-Ansätzen, nämlich ihren Black-Box-Charakter und die erschwerte Zusicherung von Verhaltenseigenschaften.
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Inhalt K2 · KI-Methoden und Algorithmen Niveau: anwenden
„Daher werden in sicherheitskritischen Anwendungen häufig Kombinationen von KI-Methoden mit etablierten Verfahren eingesetzt.“
Das Zitat behandelt die Kombination von KI-Methoden mit etablierten Verfahren in sicherheitskritischen Anwendungen.