Erweiterungscurriculum Künstliche Intelligenz verstehen

Das Ziel des Erweiterungscurriculums „Künstliche Intelligenz verstehen“ an der Universität Wien ist es, Studierenden aller Fachrichtungen ein grundlegendes Verständnis der elementaren Methoden der Künstlichen Intelligenz zu vermitteln.

Studierende kennen die elementaren Grundlagen der wichtigsten Teilbereiche der Künstlichen Intelligenz, z.B. maschinelles Lernen und generative Sprachmodelle. Dieses grundlegende Verständnis ermöglicht es ihnen, die Möglichkeiten und Grenzen von Künstlicher Intelligenz realistisch einschätzen zu können und sich am gesellschaftlichen Diskurs zum Einsatz und zur Weiterentwicklung von Künstlicher Intelligenz zu beteiligen. Das Erweiterungscurriculum richtet sich an alle Bachelorstudierende, die elementare Methoden der Künstlichen Intelligenz kennenlernen, verstehen und bewerten können möchten.

Es werden vor allem Studierende angesprochen, in deren Studien das Thema KI keine zentrale Rolle spielt.

Das Erweiterungscurriculum „Künstliche Intelligenz verstehen“ umfasst die folgenden Module:

 

Um ein EC absolvieren zu können, ist die Registrierung für das EC über » u:space erforderlich.

Fakten

Umfang: 15 ECTS
Studienprogrammleitung: SPL 5 (Informatik und Wirtschaftsinformatik)
Unterrichtssprache: Deutsch & Englisch
Standorte: Währinger Straße 29, 1090 Wien


» Curriculum

» Studieninhalte in u:find

Wer ist die Zielgruppe?

Das Erweiterungscurriculum „Künstliche Intelligenz verstehen“ kann von Studierenden der Universität Wien gewählt werden, die kein Studium aus den Bereichen Informatik, Statistik und Mathematik betreiben.

 Aufbau und Module

Das Erweiterungscurriculum setzt sich zusammen aus:

  • EC-KIV1 - Einführung in die Künstliche Intelligenz

    Die Studierenden kennen grundlegende Fragstellungen und Methoden aus den zentralen Teilgebieten der Künstlichen Intelligenz, z.B. maschinelles Lernen, Data Mining, Natural Language Processing und Computer Vision.
    Die Studierenden verstehen, wie man mit KI-Methoden exemplarische Fragestellungen der realen Welt lösen kann, beginnend von der Modellierung und Datenaufbereitung, über die Anwendung eines geeigneten Algorithmus bis zur Interpretation und Evaluierung der Ergebnisse.

    Pflichtmodul - 5 ECTS-Punkte
    Teilnahmevoraussetzung: Keine
    Modulstruktur: VO Einführung in die Künstliche Intelligenz 5 ECTS (npi), 2 SSt.

    » Modul EC-KIV1 im Vorlesungsverzeichnis (u:find)
     
  • EC-KIV3 - Künstliche Intelligenz in Wissenschaft und Gesellschaft

    Die Studierenden können die Auswirkungen, Möglichkeiten und Grenzen von exemplarischen Anwendungen Künstlicher Intelligenz einschätzen.
    Sie kennen grundlegende Fragestellungen zur Datenqualität und Datensicherheit sowie grundlegende Ansätze zur Entwicklung von erklärbaren, fairen und vertrauenswürdigen Methoden der KI.

    Pflichtmodul - 5 ECTS-Punkte
    Empfohlene Teilnahmevoraussetzung: Modul Einführung in die Künstliche Intelligenz (EC-KIV1)
    Modulstruktur: Studierende absolvieren nach Maßgabe des Angebots prüfungsimmanente oder nicht-prüfungsimmanente Lehrveranstaltungen im Ausmaß von 5 ECTS. Die wählbaren Veranstaltungen werden im Vorlesungsverzeichnis angegeben. Jedenfalls wird eine VO zur Künstlichen Intelligenz in der Gesellschaft 5 ECTS (npi), 2 SSt. angeboten.

    » Modul EC-KIV3 im Vorlesungsverzeichnis (u:find)
     
  • EC-KIV2 - Aktuelle Themen der Künstlichen Intelligenz

    Die Studierenden kennen die methodischen Grundlagen von aktuellen Entwicklungen im Bereich der Künstlichen Intelligenz wie z.B. generative Sprachmodelle.
    Die Studierenden können sich in einen informierten Dialog über die Fähigkeiten, Beschränkungen und die gesellschaftliche Relevanz dieser Technologien einbringen.

    Pflichtmodul - 5 ECTS-Punkte
    Empfohlene Teilnahmevoraussetzung: Modul Einführung in die Künstliche Intelligenz (EC-KIV1)
    Modulstruktur: VO zu aktuellen Themen der Künstlichen Intelligenz 5 ECTS (npi), 2 SSt.

    » Modul EC-KIV2 im Vorlesungsverzeichnis (u:find)