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Lehre und Weiterbildung

Angewandte Künstliche Intelligenz, B.Sc.Der neue KI-Bachelor ​ab dem WS 2024/25 an der HHN

Ab dem Wintersemester 2024/25 startet der neue Bachelorstudiengang Angewandte Künstliche Intelligenz. Das erste Studienangebot der HHN, welches von vier Fakultäten gestaltet und gelehrt wird, bietet Studierenden KI-Inhalte mit Fokus auf technischen, wirtschaftlichen und gesellschaftlichen Aspekten. 

Eine abwechslungsreiche Palette an Profilfächern aus den Bereichen Automotive, Gesundheit, Betriebswirtschaft, Robotik und Automation, Logistik, Produktionstechnik sowie Wirtschaftsinformatik rundet das spannende Curriculum ab. 

Künstliche Intelligenz ist der Megatrend und Schlüsseltechnologie für unsere Gesellschaft – wir bilden Expert*innen für diese Zukunftstechnologie aus und ermöglichen Absolvent*innen beste Karriereperspektiven. 

Eine Softwareentwicklerin arbeitet vor 2 Bildschirmen und programmiert Code.
Master-Vorlesung „Autonomous Systems: Deep Learning“Für Studierende der HHN und Studierende der Programmierschule 42

Angebot aus dem Masterprogramm des Studiengangs Automotive Systems Engineering

  • Die Vorlesungssprache ist Englisch 
  • Auszug aus dem Modulhandbuch mit der Beschreibung und Details. Gesamtdokument ist auch hier abrufbar. 
  • Vorlesung finden statt: Campus Sontheim (nicht Bildungscampus) 
  • Die Vorlesung ist auch für Ecole-Studierende geöffnet und findet ab dem Sommersemester jeweils am Donnerstag von 9:45 – 13 Uhr* statt 
  • Erste Vorlesung am: 14.3.2024

* Die lange Dauer (09:45 – 13:00 Uhr) ist darin begründet, dass in der Vorlesung Praxismodule vorkommen, die in diesem Zeitrahmen bearbeitet werden.

Inhaltlich werden u.a. folgende Themen behandelt: 

  • AI/ML foundations, types of learning 
  • Neural networks / deep learning 
  • Practical part: Neural network with Numpy 
  • Training process and regularization 
  • Practical part: Digit recognition with Tensorflow 
  • Convolutional Neural Networks (CNN) 
  • Practical part: traffic sign recognition 
  • Famous network architectures 
  • Practical part: Transfer Learning 
  • Advanced applications at a glance:
    – Semantic image segmentation
    – recurrent neural networks
    – Autoencoder
    – Generative Adversarial Networks (GAN)
    – Word2Vec embeds
    – Transformers 
  • Visualization techniques 
  • Reinforcement learning

Interessierte Studierende der Programmierschule 42 nehmen bitte Kontakt zu Prof. Nicolaj Stache auf, um den Raum und weitere Daten für die Teilnahme zu erfahren. 

Professor hält eine Vorlesung
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