Universität Wien

053919 VU Vertiefung Künstliche Intelligenz (2024W)

6.00 ECTS (4.00 SWS), SPL 5 - Informatik und Wirtschaftsinformatik
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
Moodle
Do 31.10. 16:45-18:15 Hörsaal 33 Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 7

An/Abmeldung

Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").

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
    • 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

    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)

    Prüfungsstoff

    Inhalte der Vorträge und Diskussionen

    Literatur

    Literaturempfehlungen werden in den Vorlesungen bekanntgeben.

    Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

    Letzte Änderung: Mi 25.09.2024 09:05