Universität Wien

053919 VU Vertiefung Künstliche Intelligenz (2024W)

6.00 ECTS (4.00 SWS), SPL 5 - Informatik und Wirtschaftsinformatik
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
Moodle

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 31.10. 16:45 - 18:15 Hörsaal 33 Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 7
  • Donnerstag 07.11. 16:45 - 19:00 Hörsaal 33 Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 7
  • Donnerstag 14.11. 16:45 - 19:00 Hörsaal 33 Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 7
  • Donnerstag 21.11. 16:45 - 19:00 Hörsaal 33 Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 7
  • Donnerstag 28.11. 16:45 - 19:00 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 - 19:00 Hörsaal 33 Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 7
  • Donnerstag 16.01. 16:45 - 19:00 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: Do 06.02.2025 14:45