053919 VU Vertiefung Künstliche Intelligenz (2024W)
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
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An/Abmeldung
Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").
- Anmeldung von Fr 13.09.2024 09:00 bis Fr 20.09.2024 09:00
- Abmeldung bis Mo 14.10.2024 23:59
Details
max. 20 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
- Mittwoch 02.10. 16:45 - 18:15 Digital (Vorbesprechung)
- Donnerstag 03.10. 16:45 - 18:15 Hörsaal 33 Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 7
- Donnerstag 10.10. 16:45 - 18:15 Hörsaal 33 Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 7
- Donnerstag 17.10. 16:45 - 18:15 BIG-Hörsaal Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 1 Hof 1
- Donnerstag 24.10. 16:45 - 18:15 Hörsaal 33 Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 7
- N Donnerstag 31.10. 16:45 - 18:15 Hörsaal 33 Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 7
- Donnerstag 07.11. 16:45 - 18:15 Hörsaal 33 Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 7
- Donnerstag 14.11. 16:45 - 18:15 Hörsaal 33 Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 7
- Donnerstag 21.11. 16:45 - 18:15 Hörsaal 33 Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 7
- Donnerstag 28.11. 16:45 - 18:15 Hörsaal 33 Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 7
- Donnerstag 05.12. 16:45 - 18:15 Hörsaal 33 Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 7
- Donnerstag 12.12. 16:45 - 18:15 Hörsaal 33 Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 7
- Donnerstag 09.01. 16:45 - 18:15 Hörsaal 33 Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 7
- Donnerstag 16.01. 16:45 - 18:15 Hörsaal 33 Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 7
- Donnerstag 23.01. 16:45 - 18:15 Hörsaal 33 Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 7
- Donnerstag 30.01. 16:45 - 18:15 Hörsaal 33 Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 7
Information
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
Die Lehrveranstaltung befasst sich mit ausgewählten Themen der Künstlichen Intelligenz, insbesondere auch Large Language Models, und Aspekten deren Einsatzes.Methoden: Vorträge, Inverted Classroom Discussions, kritische Reflexion
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
* Schriftlicher Abschlusstest (keine Hilfsmittel)
* Verfassen einer kurzen schriftlichen Abhandlung zu einem aktuellen Thema im Bereich der künstlichen Intelligenz
* Verfassen einer kurzen schriftlichen Abhandlung zu einem aktuellen Thema im Bereich der künstlichen Intelligenz
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
Die Leistungsbeurteilung umfasst die oben angeführten Komponenten, die jeweils separat mit zumindest 50% der maximal möglichen Punktezahl bestanden werden müssen.Der prozentuale Erfolg auf die Teilleistungen wird gewichtet summiert (60% schriftlicher Abschlusstest, 40% Abhandlung) => Gesamterfolg in %Basierend auf diesem Gesamterfolg erfolgt die Beurteilung anhand des folgenden Beurteilungsmaßstabes:90%-100% Gesamterfolg: Note 1 (Sehr gut)
80% - <90% Gesamterfolg: Note 2
65% - <80% Gesamterfolg: Note 3
50% - <65% Gesamterfolg: Note 4
<50% Gesamterfolg: Note 5 (Nicht genügend)
80% - <90% Gesamterfolg: Note 2
65% - <80% Gesamterfolg: Note 3
50% - <65% Gesamterfolg: Note 4
<50% Gesamterfolg: Note 5 (Nicht genügend)
Prüfungsstoff
Inhalte der Vorträge und Diskussionen
Literatur
Literaturempfehlungen werden in den Vorlesungen bekanntgeben.
Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis
Letzte Änderung: Mi 25.09.2024 09:05