LFU:online

Anmeldevoraussetzung: keine

Lernergebnisse: Die Studierenden sind in der Lage

- statistische Konzepte und Methoden korrekt anzuwenden und zu interpretieren,
- die gewählte Methode und die gewonnenen Erkenntnisse schriftlich, visuell und mündlich zu vermitteln, kritisch zu hinterfragen und zu diskutieren,
- Theorien und Methoden auf neue Situationen anzuwenden, um Probleme zu lösen oder Fragen zu untersuchen
- 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.