Künstliche Intelligenz: Grundlagen, Entwicklungen und Perspektiven

Dozent

Prof. Dr. Johannes Stübinger
Email: johannes.stuebinger@hs-coburg.de

Sprechstunde: donnerstags 13.00 bis 14.00 Uhr (während des Semesters)

Zoom: https://hs-coburg.zoom.us/j/3981303866

Terminvergabe nur mit Voranmeldung per Email!

Termine

Blockseminar in Präsenz bei Zukunft Coburg Digital in Rödental (25.04. – 27.04.2024):

  • Donnerstag: 13.00 – 17.30 Uhr
  • Freitag & Samstag: 9.00 – 17.30 Uhr
  • Teilnehmer: mind. 5, max. 12 Studierende

Bitte eigenen Rechner mitbringen!

Moodle Kursraum

https://moodle.hs-coburg.de/course/view.php?id=13887

Einschreibeschlüssel: ostrich3gorilla

Lernziele

Künstliche Intelligenz (KI) revolutioniert unser tägliches Leben, indem sie die Grenzen dessen, wie wir sowohl privat als auch beruflich agieren, neu definiert. In nahezu jedem Bereich unseres Daseins ist KI unser ständiger Begleiter. Oftmals als mysteriöse ‘Black Box’ bezeichnet, wird es zunehmend unerlässlich, ein fundiertes Grundverständnis für die Funktionsweise der KI zu entwickeln. Dies schließt nicht nur das Erkennen ihrer unglaublichen Potenziale ein, sondern auch das Verständnis für die damit verbundenen Risiken und Herausforderungen.

Der Kurs „Künstliche Intelligenz: Grundlagen, Entwicklungen und Perspektiven“ bietet eine tiefgreifende Einführung in das facettenreiche und sich ständig entwickelnde Gebiet der Künstlichen Intelligenz (KI). Es wird beleuchtet, wie sich die KI von einfachen algorithmischen Ansätzen zu komplexen Systemen entwickelt hat, die heute in zahlreichen Bereichen von Wirtschaft, Wissenschaft und Alltagsleben Anwendung finden. Die Studierenden lernen verschiedene Techniken des maschinellen Lernens kennen, darunter überwachtes, unüberwachtes und verstärkendes Lernen, und wenden diese in praktischen Projekten an.

Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der Analyse von KI-Anwendungen in verschiedenen Branchen und der Erkundung ihrer transformativen Wirkung durch reale Fallstudien. Ein besonderes Augenmerk liegt auf aktuellen Entwicklungen in der KI, insbesondere auf Systemen wie ChatGPT. Dieses fortschrittliche Sprachverarbeitungsmodell dient als Beispiel für die Möglichkeiten und Grenzen moderner KI-Systeme, sowohl in technischer Hinsicht als auch in Bezug auf deren gesellschaftliche Auswirkungen.

Inhalte

  • Kenntnisse der zentralen Konzepte, Theorien und historischen Entwicklungen in der KI
  • Einblicke in verschiedene Arten des Maschinellen Lernens wie überwachtes, unüberwachtes und
    verstärkendes Lernen
  • Analyse der neuesten Forschungsfortschritten und Technologien in der KI, z.B. ChatGPT
  • Transfers auf individuelle Anwendungsfelder

Prüfungsformat

Portfolio bestehend aus zwei Teilen:

  • 50%: Abgabe von 10-12 kommentierten Vortragsfolien auf Basis eines Referats von ca. 15 Minuten, das im Seminar gehalten wird. Abgabe bis 31.05.2024
  • 50%: Reflexionsbericht zu den individuellen Lernerfahrungen (10-12 Textseiten), Abgabe bis 31.05.2024

Die Gesamtprüfungsleistung entspricht einem Äquivalent von 20 Schriftseiten

Liste möglicher Referatsthemen:

1. KI und Kreativität: KI in der Kunst, Musik und Literatur.
2. Zukunft der Arbeit: Automatisierung und die Auswirkungen auf die Arbeitswelt.
3. KI und Umweltschutz: Einsatz in Klimaforschung und nachhaltiger Entwicklung.
4. KI in der Bildung: Personalisiertes Lernen und digitale Bildungsplattformen.
5. KI in der Unterhaltungsindustrie: Filmproduktion, Spieleentwicklung und personalisierte Medien.
6. ChatGPT und Kreativität: Einsatz in Kunst, Schreiben und anderen kreativen Bereichen.
7. Die Rolle von ChatGPT in der Bildung: Unterstützung beim Lernen und Lehren.
8. ChatGPT in der Geschäftswelt: Automatisierung von Geschäftsprozessen und Kundeninteraktion.
9. Bias und Fairness in ChatGPT: Identifikation und Umgang mit Verzerrungen in Sprachmodellen.
10. ChatGPT in der Unterhaltungsbranche: Einsatz in Spielen, Film und Literatur.
11. ChatGPT und die Zukunft der Arbeit: Auswirkungen auf Berufe und Arbeitsprozesse.
12. Gesellschaftliche Auswirkungen von ChatGPT: Kommunikation, Information und Medienlandschaft.

Literatur

  • Groth, P., Simperl, E., van Erp, M., Vrandečić, D. (2023). Knowledge Graphs and their role in the
  • knowledge engineering of the 21st Century. In Dagstuhl Reports. 12(9).
  • Osterwalder, A., Pigneur, Y., Bernarda, G., Smith, A. (2015): Value proposition design: How to
    create products and services customers want. New York: John Wiley & Sons.
  • Reis, J., Housley, M. (2022). Fundamentals of data engineering. Sebastopol: O’Reilly Media, Inc..
  • Ries, E. (2011). The lean startup: How today’s entrepreneurs use continuous innovation to
    create radically successful businesses. London: Penguin Business.
  • Rogati, N. (2017). The AI Hierarchy of Needs. Online: https://medium.com/hackernoon/the-ai-
    hierarchy-of-needs-18f111fcc007. [Letztes Abrufdatum: 2023-10-01].
  • Tecuci, G., Marcu, D., Boicu, M., Schum, D. (2016): Knowledge engineering: Building cognitive
    assistants for evidence-based reasoning. New York: Cambridge University Press