Nachhaltigkeitsstudien, Bachelor (PO-2023)
| Modulnummer / Modulcode | NaS-SP27-M3 |
|---|---|
| Modulname | Künstliche Intelligenz und Data Science |
| Art des Moduls | Wahlpflicht |
| Lernergebnisse, Kompetenzen, Qualifikationsziele | Studierende erwerben grundlegende Kompetenzen aus einem der Bereiche Data Science und Künstliche Intelligenz. Sie erwerben Wissen über grundlegende Techniken in diesem Bereichen, z.B. zur Gewinnung von Information in großen Datenmengen oder zu automatischer Klassifikation mittels Machine Learning. |
| Lehrveranstaltungsarten | VL (2 SWS), Ü (2 SWS) oder P (4 SWS) |
| Lehrinhalte | Themen aus Bereichen der Wissensrepräsentation, der künstlichen Intelligenz und des Machine Learnings: Wissensgewinnung aus strukturierten Daten; maschinelle Lernverfahren; Semantic Web (XML, RDF, OWL); Wissen im Internet; Inferenz; Unsicherheit; Ontologien; Regressions- und Klassifikationstechniken; Merkmalsselektion; Evaluation; Ensembletechniken; Grundlagen der Modellierung mit dynamischen Modellen. |
| Titel der Lehrveranstaltungen | Eine Vorlesung bzw. ein Labor aus - Knowledge Discovery: jedes Wintersemester - Künstliche Intelligenz: alle vier Semester (ab WiSe 21/22) - Labor Data Mining und Machine Learning: jedes Wintersemester |
| Lehr- und Lernmethoden (Lehr- und Lernformen) | Frontalunterricht, Einzel- und Gruppenübungen, Präsentation von Lösungen durch Studierende |
| Verwendbarkeit des Moduls | Bachelor Nachhaltigkeitswissenschaften – Sustainability Studies, Studiengänge mit integrierten Nachhaltigkeitsstudien, Nebenfach Nachhaltigkeitsstudien |
| Dauer des Moduls | ein Semester |
| Häufigkeit des Angebotes | Sommer- und Wintersemester |
| Sprache | deutsch |
| Empfohlene (inhaltliche) Voraussetzungen für die Teilnahme am Modul | |
| Voraussetzungen für die Teilnahme am Modul | |
| Studentischer Arbeitsaufwand | 180 Stunden (60h Präsenz + 120h Selbststudium) |
| Studienleistungen | |
| Voraussetzung für Zulassung zur Prüfungsleistung | |
| Prüfungsleistungen | Hausarbeit (Programmierprojekt) inkl. Präsentation (ca. 30min) |
| Anzahl Credits (ECTS) | 6 cp |
| Lehreinheit | Informatik |
| Modulverantwortliche/r | Prof. Dr. Gerd Stumme |
| Lehrende | Prof. Dr. Gerd Stumme, Prof. Dr. Bernhard Sick und Mitarbeitende |
| Medienformen | |
| Literatur | |
| Bemerkungen | Pflichtmodul im Schwerpunkt 27: Künstliche Intelligenz und Data Science |