Modul 408 Architektur Neuronaler Netze für Generative KI (QSP VisCo + SE&D) 2

Modul-Nr./ Code

408 / ANN2

Studiengang

Angewandte Informatik (B.Sc.)
Angewandte Informatik – dual (B.Sc.)

Geförderte Kompetenzen

Fachkompetenz

Angestrebte Lernergebnisse des Moduls

Nach erfolgreichem Absolvieren dieses Moduls sind die Studierenden in der Lage,

fortgeschrittene Theorie und Architekturen neuronaler Netze für generative KI zu erläutern
Modelle generativer KI als Lösungskomponenten in Software-Projekten zu integrieren
ein praktisches Projekt im Themengebiet "Generative AI" mit konkreten Zielvorgaben gemeinsam mit einem interdisziplinären Team umzusetzen

Inhalte des Moduls

Large Language Models, Attention-Modelle, Transformer
Multimodale Modelle (Bildgenerierung, Diffusion-Modelle)
Generative KI in der Anwendung Benchmarks, Automatisierung, Evaluation und Debugging, MLOps, Qualitäts- und Sicherheitsaspekte,etc.)

Studiensemester

Dauer des Moduls

ein Semester

SWS

Vorlesung (2 SWS) und Praktikum (2 SWS)

Häufigkeit des Modulangebots

Jährlich im Wintersemester

Zahl der zugeteilten ECTS-Credits

Gesamtworkload

150 Stunden

Kontaktzeit

60 Stunden

Selbststudium

90 Stunden

Art des Moduls (Pflicht, Wahl, etc.)

Wahlpflichtmodul

Verwendbarkeit des Moduls

wählbar im Rahmen der Qualifikationsschwerpunkte „Visual Computing“ und „Software Engineering & Development“ oder als Wahlpflichtmodul

Teilnahmevoraussetzungen

Die vorherige erfolgreiche Teilnahme an Modul 407: Architektur Neuronaler Netze für Generative KI 1 wird dringend empfohlen.

Modulverantwortliche Person

Prof. Dr. Kurpjuweit

Dozentin / Dozent

Prof. Dr. Kurpjuweit

Unterrichtssprache

Deutsch

Art der Prüfung / Voraussetzung für die Vergabe von Leistungspunkten

Mündliche Prüfung

Prüfungsdauer

Dauer des Vortrags: 30 Minuten

Prüfung benotet / unbenotet

benotet

Notengewicht in der Gesamtnote

Entsprechend der ECTS-Punkte

Lehr- und Lernmethoden

Vorlesung und Praktikum

Besonderes (z.B. Online-Anteil, Praxisbesuche, Gastvorträge, etc.)

Pflichtlektüre

wird jeweils semesteraktuell in der Vorlesung bekannt gegeben

zusätzlich empfohlene Literatur