Angewandte Künstliche Intelligenz (AKI)

Bundesweit einer der ersten Bachelor-Studiengänge auf dem Zukunftsgebiet der Künstlichen Intelligenz
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Fakultät EMI

Modulhandbuch

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KI-Systeme und Architekturen

Empfohlene Vorkenntnisse

Machine Learning 1+2, Deep Learning
Lehrform Vorlesung/Labor
Lernziele / Kompetenzen

Nach Abschluss des Moduls sind die Studierenden in der Lage KI Methoden für den Einsatz auf großen Datenmengen zu skalieren und für zeitkritische Anwendungen zu beschleunigen. Dazu lernen sie die Rechen-, Speicher- und Kommunikationskomplexität von Machine Learning (ML) Algorithmen zu analysieren und gängige Beschleunigungs- und Parallelisierungsansätze praxisnah einzusetzen.
Dauer 1
SWS 4.0
Aufwand
Lehrveranstaltung 60
Selbststudium / Gruppenarbeit: 90
Workload 150
ECTS 5.0
Voraussetzungen für die Vergabe von LP

Modulprüfung für "Praktikum KI-Systeme und Architekturen" (K90) bestanden. "Praktikum KI-Systeme und Architekturen" muss "m.E." attestiert sein.
Modulverantwortlicher

Prof. Dr. Janis Keuper
Max. Teilnehmer 48
Empf. Semester 3
Haeufigkeit jedes Jahr (SS)
Verwendbarkeit

Bachelor-Studiengang AKI
Veranstaltungen

KI-Systeme und Architekturen

Art Vorlesung
Nr. EMI934
SWS 2.0
Lerninhalt

Die LV gliedert sich folgendermaßen:

  • Grundlagen der Komplexitätsanalyse
  • Grundlegende Rechenoperationen in Machine Learning (ML) Algorithmen
  • Aktuelle Hardwarearchitekturen für KI und ML
  • Eingebettete Systeme für KI/ML Anwendungen
  • Einführung in die Grundlagen parallelen Rechnens
  • Einführung in parallele Programmierung in OpenMP und Cuda
  • Implementierung von ML Operatoren auf CPUs und GPUs
  • Grundlagen des verteilten Rechnens
  • Das MapReduce Schema
  • Parallelisierung von ML Algorithmen mit MapReduce
  • Implementierung von ML Algorithmen mit Hadoop und Spark
  • Einführung in verteilte Programmierung mit MPI und DASK
  • Machine Learning with DASK
  • Skalierbares Deep Learning
  • Machine Learning in der Cloud
Literatur

Die aktuelle Literaturliste wird in der Lehrveranstaltung bekannt gegeben.

KI-Systeme und Architekturen

Art Praktikum
Nr. EMI935
SWS 2.0
Lerninhalt

Die Studierenden vertiefen die in der Vorlesung vermittelten Inhalte durch praktische Übungen im Rahmen des Praktikums.
Literatur

Die aktuelle Literaturliste wird in der Lehrveranstaltung bekannt gegeben.
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