Vorlesung

Grundlagen der künstlichen Intelligenz (GKI)

Dozenten

Sprache

  • Deutsch

Vorlesung

Die Vorlesungen finden in Präsenz statt. Weitere Informationen sind im Moodle-Kurs zu finden.

  • Montags, 14-16 Uhr
  • Raum: LB 134

Übung

  • Montags

    • 16-18 Uhr, LC 137

  • In der ersten Vorlesungswoche findet die Übung als Programmierungseinführung statt!

Inhalte

  • Grundlagen/Einführung
  • Data Science (Sammeln, Bereinigung, Aufbereitung, Visualisierung)
  • Suchalgorithmen (DFS, BFS, PageRank, topologische Suche (Kahn-Algorithmus), Dijkstra, A*, UCS, …)
  • ML Methodiken (Methodiken, Metriken, Crossvalidation, …)
  • Genetische Algorithmen (Crossover, Mutation, Tournaments, …)
  • Klassifikation & Clusterung (kNN, kMeans, DBSCAN, Decision Tree, Random Forest, Hierarchische Clusterung, Dimensionsreduktion, …)
  • Regression (Linear, Logistische, …)
  • Neuronale Netze (I/II) (Neuronen, Forward-Propagation, Architekturen (CNN, GAN, AE, VAE), Optimierer, Loss-Funktion, …)
  • Natural Language Processing (NLP/ Sprachverarbeitung) (klassiche und moderne Sprachverarbeitung, tf-idf, BERT, Transformer, …)
  • Explainability (XAI) (Explainability, Interpretability)
  • Ethik (Deep Fake, Fairness, Bias, Data Ethics, EU-AI Act)

Material & Infos

Moodle-Kurs

Für die Einschreibung ist ein Schlüssel nötig, welcher in der ersten Vorlesung bekannt gegeben wird.