Studieninhalte

Der Studiengang "Angewandte Künstliche Intelligenz" bietet eine wissenschaftlich fundierte Vermittlung von hochaktuellen Methoden und Technologien der Künstlichen Intelligenz und des Maschinellen Lernens. Die Studieninhalte wurden von KI-Expert*innen der Hochschule und Unternehmen abgestimmt und festgelegt. 

Künstliche Intelligenz, Machine Learning, Deep Learning, Visual Analytics und Autonome Systeme stellen die Kernkompetenzen für die Entwicklung von intelligenten Anwendungen dar. Kenntnisse in der Programmierung mit Python und Java sowie im Datenmanagement und mathematisches Know-how sind wichtige Basiskompetenzen für eine/n KI-Expert*in. Neben Fachkompetenzen ist auch das Wissen um ethische und rechtliche Aspekte des Einsatzes intelligenter Systeme Gegenstand des Studiums. In Wahlpflichtfächern können individuelle Schwerpunkte wie bspw. Natural Language Processing gewählt werden.

Im Studium können die erworbenen Fähigkeiten direkt in KI-Anwendungen umgesetzt werden. Sei es KI in der Robotik, Predictive Maintenance, Energie oder Handel. In Projekten und Wettbewerben wie der RoboCup-Weltmeisterschaft (Team Sweaty und Team Magma) kann das Know-How praktisch angewandt werden. Im RoboCup sind beide Teams der Hochschule Offenburg Vizeweltmeister.

  • Einführung in die Künstliche Intelligenz

    Die Vorlesung und die zugehörigen Übungen zur Einführung in die Künstliche Intelligenz im ersten Semester wird von Prof. Dr. Klaus Dorer gehalten. In dem Video erhalten Sie einen Einblick über die Themen im ersten Semester und einen Überblick über weitere Inhalte, die im Laufe des Studiums behandelt werden.

  • Visual Analytics

    In Visual Analytics lernen Sie Grundsätze der Visualisierung sowie verschiedene Visualisierungsarten kennen und wie Sie diese passend zur Kommunikation der Inhalte einsetzen können. Im Praktikum arbeiten Sie mit Daten aus der Praxis. Die Vorlesung und das Praktikum werden von Frau Dr. Daniela Oelke gehalten.

  • Machine Learning 1 und 2

    In den Vorlesungen Machine Learning 1 und 2 und den dazugehörigen Praktika, die von Frau Dr. Daniela Oelke gehalten werden, lernen Sie Verfahren, Methoden und Vorgehensweisen im Machine Learning im Detail kennen. Mit dem Wissen sind Sie in der Lage, eine vollständige Datenanalyse von der Vorverarbeitung der Daten bis hin zur Bewertung der Ergebnisse mit Machine Learning Verfahren durchzuführen. Mit dem Knowhow aus Visual Analytics können sie die Ergebnisse passend visualisieren und Ihre Lösungen kommunizieren.

  • Autonome Systeme im 4. Semester

    Die Vorlesung und das Labor Autonome Systeme wird von Prof. Dr. Klaus Dorer gehalten. In dem Video erhalten Sie einen Einblick über die Themen, die in Autonome Systeme behandelt werden. Das Wissen, das in der Veranstaltung vermittelt wird, ist Basis für Wettbewerbe wie der RoboCup-Weltmeisterschaft.  Hier treten Teams aus der ganzen Welt gegeneinander an, um die neuesten Verfahren der KI anzuwenden und sich zu messen. Im Robocup sind die zwei Teams Sweaty und Magma der Hochschule Offenburg Vizeweltmiester.

  • Künstliche Intelligenz und Ethik im 6. Semester

    In diesem Modul vermittelt Ihnen Dr. Gernot Meier grundlegende ethische Positionen sowohl aus der europäischen Geistes- und Kulturgeschichte als auch aus aktuellen Diskussionen mit Verbindung zum Feld der KI. Sie werden wichtige Aspekte und Konzepte der sog. "Digitalen Ethik" kennen lernen und Sie können die ethischen Konzeptionen grundlegend einschätzen und ihre Bedeutung in der gesellschaftlichen Diskussion verstehen.

  • Computer Vision im 6. Semester

    Prof. Dr. Stefan Hensel ist Experte im Bereich Computer Vision. In der Vorlesung und dem Labor lernen Sie u.a. merkmalsbasierte Methoden des maschinellen Sehens kennen und wie man tiefe neuronale Netze zum maschinellen Sehen anwendet. Computer Vision ist Bestandteil vieler KI-Anwendungen wie beim autonomen Fahren und generell bei Anwendungen, bei denen eine Objekterkennung wichtig ist. Bspw. bei der automatischen Qualitätsprüfung.

Einführung in die Künstliche Intelligenz im 1. Semester

Die Vorlesung und die zugehörigen Übungen zur Einführung in die Künstliche Intelligenz im ersten Semester wird von Prof. Dr. Klaus Dorer gehalten. In dem Video erhalten Sie einen Einblick über die Themen im ersten Semester und einen Überblick über weitere Inhalte, die im Laufe des Studiums behandelt werden.

Team Magma - Laufen Lernen mit maschinellem Lernen

In Wettbewerben wie der RoboCup-Weltmeisterschaft treten Teams aus der ganzen Welt gegeneinander an, um die neuesten Verfahren der KI anzuwenden und sich zu messen. Im Robocup sind die zwei Teams Sweaty und Magma der Hochschule Offenburg Vizeweltmiester.