Universität Wien
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053919 VU Specialisation in Artificial Intelligence (2024W)

6.00 ECTS (4.00 SWS), SPL 5 - Informatik und Wirtschaftsinformatik
Continuous assessment of course work
Moodle
Th 16.01. 16:45-19:00 Hörsaal 33 Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 7

Registration/Deregistration

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Details

max. 20 participants
Language: German

Lecturers

    Classes (iCal) - next class is marked with N

    • Wednesday 02.10. 16:45 - 18:15 Digital (Kickoff Class)
    • Thursday 03.10. 16:45 - 18:15 Hörsaal 33 Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 7
    • Thursday 10.10. 16:45 - 18:15 Hörsaal 33 Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 7
    • Thursday 17.10. 16:45 - 18:15 BIG-Hörsaal Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 1 Hof 1
    • Thursday 24.10. 16:45 - 18:15 Hörsaal 33 Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 7
    • Thursday 31.10. 16:45 - 18:15 Hörsaal 33 Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 7
    • Thursday 07.11. 16:45 - 19:00 Hörsaal 33 Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 7
    • Thursday 14.11. 16:45 - 19:00 Hörsaal 33 Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 7
    • Thursday 21.11. 16:45 - 19:00 Hörsaal 33 Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 7
    • Thursday 28.11. 16:45 - 19:00 Hörsaal 33 Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 7
    • Thursday 05.12. 16:45 - 18:15 Hörsaal 33 Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 7
    • Thursday 12.12. 16:45 - 18:15 Hörsaal 33 Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 7
    • Thursday 09.01. 16:45 - 19:00 Hörsaal 33 Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 7
    • Thursday 23.01. 16:45 - 18:15 Hörsaal 33 Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 7
    • Thursday 30.01. 16:45 - 18:15 Hörsaal 33 Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 7

    Information

    Aims, contents and method of the course

    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

    Assessment and permitted materials

    * Schriftlicher Abschlusstest (keine Hilfsmittel)
    * Verfassen einer kurzen schriftlichen Abhandlung zu einem aktuellen Thema im Bereich der künstlichen Intelligenz

    Minimum requirements and assessment criteria

    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)

    Examination topics

    Inhalte der Vorträge und Diskussionen

    Reading list

    Literaturempfehlungen werden in den Vorlesungen bekanntgeben.

    Association in the course directory

    Last modified: Tu 05.11.2024 09:25