Master Mechatronik und Robotik

Als Mechatroniker*in vereinen Sie Kompetenzen aus den zentralen Ingenieursdisziplinen Elektrotechnik und Maschinenbau sowie der Informatik. Diese verbinden Sie zu einem interdisziplinären und systemtechnischen Denken, welches auf dem Arbeitsmarkt immer mehr gefragt ist.
Bewerbung Studienberatung
Fakultät EMI

Modulhandbuch

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Künstliche Intelligenz für Ingenieure

Empfohlene Vorkenntnisse

Programmierkenntnisse in Java
Lehrform Vorlesung
Lernziele / Kompetenzen

Erfolgreiche Teilnehmer*innen sind in der Lage,

  • die Möglichkeiten und Grenzen der behandelten KI Ansätze einzuschätzen
  • behandelte KI Ansätze auf forschungspraktische Aufgabenstellungen anzuwenden
  • die Ergebnisse ihrer Forschungsarbeiten für ein Fachpublikum schriftlich zusammenzufassen.
Dauer 1
SWS 4.0
Aufwand
Lehrveranstaltung 60
Selbststudium / Gruppenarbeit: 90
Workload 150
ECTS 5.0
Voraussetzungen für die Vergabe von LP

Künstliche Intelligenz: K60, Data Science: K60
Leistungspunkte Noten

5 CP
Modulverantwortlicher

Prof. Dr. Klaus Dorer
Empf. Semester 1
Haeufigkeit jedes 2. Semester
Verwendbarkeit

Master-Studiengang MMR
Veranstaltungen

Methoden und Anwendungen der Künstlichen Intelligenz

Art Vorlesung
Nr. EMI2257
SWS 2.0
Lerninhalt

Kennenlernen grundlegender Methoden (z.B. künstliche neuronale Netzwerke) und Anwendungen (z.B. Bildverarbeitung und Verarbeitung von Sensordaten) der Künstlichen Intelligenz und Datenanalyse.

Labor Künstliche Intelligenz

Art Labor
Nr. EMI2258
SWS 2.0
Lerninhalt

Anwenden grundlegender Methoden (z.B. künstliche neuronale Netzwerke) und Anwendungen (z.B. Bildverarbeitung und Verarbeitung von Sensordaten) der Künstlichen Intelligenz und Datenanalyse.
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