LFU:online

Die Studierenden sind in der Lage

- Begriffe wie Machine Learning, Deep Learning und Neuronale Netze zu erklären und Vor- und Nachteile der entsprechenden (statistischen) Tools zu diskutieren,

- Künstliche Intelligenz (KI) mit professioneller Software zur Problemlösung einzusetzen,

- die entscheidende Rolle von Daten und algorithmischer Optimierung im Zusammenhang mit künstlicher Intelligenz zu erklären,

- die potentiellen Einsatzmöglichkeiten von Technologien und Techniken der künstlichen Intelligenz und algorithmische Steuerung zu beschreiben,

- die Vor- und Nachteile datengestützter Methoden in realen Anwendungen kritisch und reflexiv zu diskutieren.

Vorlesungen, Übungen und Fallstudien.

Schriftlich, mündlich, und Assignments.

Keine

Der Kurs findet in Präsenz an der Universität Innsbruck (UIBK), Österreich, sowie in hybrider Form an den Partneruniversitäten Univerzita Palackeho V Olomouci (UPOL), Tschechische Republik, und der Università degli Studi di Napoli Federico II (UNINA), Italien, statt.