Bachelor Elektrotechnik und Informationstechnik

Im Modulhandbuch sind 70 Module dokumentiert; in 2 Modulen ist ein KI-Bezug belegt. Es liegen 13 KI-Textstellen vor, davon 2 Lernziel-, 7 Inhalts- und 4 Literaturbelege; Prüfungsbelege liegen nicht vor. Die Belege betreffen insbesondere Mustererkennung, Maschinelles Lernen, Klassifikation, neuronale Netze sowie Anwendungsbeispiele der akustischen Daten- und Prozessanalyse, Sprachverarbeitung, Bildverarbeitung und Werkstoffprüfung.

Kategorie 1 (KI als Fachinhalt) ist mit 3 Belegen im Modul „Mustererkennung / Maschinelles Lernen“ dokumentiert. Als Lernziel werden „wesentliche Grundlagen, Theorien und Methoden der Signalanalyse, Mustererkennung und des Maschinellen Lernens“ genannt. Die Inhalte umfassen Prinzipien, Begriffe und Beispiele der Signalanalyse, Mustererkennung und des Maschinellen Lernens sowie „Neuronale Netze“ mit Grundlagen, Kohonen-Feature-Map, Backpropagation-Netz und Convolutional Neural Network.

Kategorie 2 (KI-Methoden und Algorithmen) ist mit 5 Belegen ebenfalls im Modul „Mustererkennung / Maschinelles Lernen“ dokumentiert. Das Lernziel nennt Merkmalsextraktion, Clusterbildung, Klassifikation und die Optimierung von Klassifikationssystemen sowie die Anwendung der vermittelten Methoden auf praxisrelevante Aufgabenstellungen. Inhaltlich werden überwachte und unüberwachte Verfahren für Klassifikation und Trendanalyse beziehungsweise Prozessüberwachung, statistische und geometrische Klassifikatoren, Diskriminanzanalyse, Support Vector Machine, Fuzzy-Theorie sowie Merkmals- und Dimensionsreduktion, beispielsweise PCA, aufgeführt.

Kategorie 3 (KI-Anwendungen im Fachkontext) ist mit einem Inhaltsbeleg im Modul „Mustererkennung / Maschinelles Lernen“ dokumentiert. Genannt werden Anwendungsbeispiele aus aktuellen Forschungsthemen, darunter akustische Daten- und Prozessanalyse, Sprachverarbeitung, Bildverarbeitung und Werkstoffprüfung.

Kategorie 7 (KI-Literatur) ist mit 4 Literaturbelegen in den Modulen „Mustererkennung / Maschinelles Lernen“ und „Nanotechnology“ dokumentiert. Im erstgenannten Modul werden unter anderem „Pattern Classification“, „Pattern Recognition“ und „Klassifikation von Mustern“ als Literatur genannt. Im Modul „Nanotechnology“ wird das Werk „Our Molecular Future: How Nanotechnology, Robotics, Genetics and Artificial Intelligence Will Transform the World“ aufgeführt.

Kategorie 4 (Grundlagen mit explizitem KI-Bezug), Kategorie 5 (KI als Lehr- und Lernmethode) und Kategorie 6 (KI-Regulierung / Ethik / Recht) sind nicht nachgewiesen.

Die 13 belegten KI-Textstellen verteilen sich auf 2 von 70 Modulen. Die inhaltlichen Belege der Kategorien 1 bis 3 konzentrieren sich vollständig auf das Modul „Mustererkennung / Maschinelles Lernen“. Der inhaltliche Schwerpunkt der dokumentierten Belege liegt auf Mustererkennung, Maschinellem Lernen, Klassifikation, neuronalen Netzen sowie zugehörigen Verfahren und Anwendungsbeispielen. Von den 13 Textstellen sind 4 Literaturbelege.

Der dokumentierte KI-Bezug umfasst Fachinhalte, Methoden und Algorithmen sowie Anwendungen im Modul „Mustererkennung / Maschinelles Lernen“. Für dieses Modul sind zwei Lernzielbelege dokumentiert; als ableitbares Lernzielniveau sind zweimal „anwenden“ und einmal „kennen/verstehen“ ausgewiesen. Das zweite Modul mit KI-Bezug, „Nanotechnology“, ist ausschließlich über einen Literaturbeleg dokumentiert.

Die Belege beziehen sich auf 2 von 70 Modulen und sind inhaltlich überwiegend auf ein einzelnes Modul konzentriert. Vier der 13 Textstellen sind Literaturbelege; diese dokumentieren Literaturangaben, jedoch keine eigenständigen Lernziele, Inhalte oder Prüfungen. Prüfungsbelege sind nicht nachgewiesen.