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Herzlich Willkommen zum Kurs Wissens- und KI-basierte Systeme im Bachelor Ingenieurinformatik an der HTW Berlin.

Was lernen wir hier?

In dieser Vorlesung erlernen Sie die Grundlagen von Wissens- und KI-basierten Systemen. Sie entwickeln ein Verständnis dafür, wie Wissen formalisiert, in intelligente Systeme integriert und gewinnbringend genutzt werden kann. Wir behandeln dafür einige grundlegende Algorithmen des maschinellen Lernens. Anhand praxisnaher Beispiele lernen Sie Techniken der datenbasierten Wissensrepräsentation, Schlussfolgerung und Entscheidungsfindung kennen und setzen diese in realen Anwendungsfällen um.

★ Wie wird die Teilnahme bewertet?

Die Bewertung setzt sich aus Übungsserien und Klausur zusammen. Alle relevanten Informationen zur Bewertung finden Sie im Moodle.

Wie ist die Vorlesung aufgebaut?

Die Veranstaltung besteht aus aus einer theoretischen Vorlesung und interaktiven Workshops, welche die Inhalte der Vorlesung vertiefen.

  • Die Inhalte zur Vorlesung finden Sie im Moodle.
  • Ergänzenden Materialien dazu finden Sie auf dieser Seite.

Aufgabenstellungen für die Praktische Übung finden Sie unter Workshops.

Achtung: die “Ergänzenden Inhalte” Tabelle sind generell als zusätzliches relevantes Vorlesungsmaterial zu verstehen. Sie vertiefen üblicherweise Anmerkungen aus der Vor-Ort-Veranstaltung. Bitte erarbeiten Sie sich diese Inhalte selbstständig.

  Vorlesung Ergänzende Inhalte
01 Vorlesung 01 - Einleitung, Begriffe, Anwendungsfälle Werkzeuge für KI: Python, Konsole, Jupyter, …
02 Vorlesung 02 - Large Language Models nutzen und erweitern Beispiel Shakespeare | Beispiel Prompting
03 Vorlesung 03 - Wie formalisiert man Wissen? Ontologien und Knowledge Graphs
04 Vorlesung 04 - Wissen aus Daten extrahieren  
05 Vorlesung 05 - Datenqualität bewerten und verbessern Beispiel Titanic
06 Vorlesung 06 - KI-Projekte von Anfang bis Ende  
07 Vorlesung 07 - Überwachtes Lernen 1/2 Lineare Zusammenhänge und Least Squares | Gewichte in LogReg
08 Vorlesung 08 - Überwachtes Lernen 2/2 Gas versus Speed
09 Vorlesung 09 - Unüberwachtes Lernen Clustering: Herr Wehrli räumt auf | Dimensionsreduktion: Mathematik
10 Vorlesung 10 - Deep Learning MNIST | FashionMNIST | Shakespeare | Pytorch

Mit Woche 10 haben Sie ein gewisses Basiswissen an KI- und ML-Grundlagen erworben. In den verbleibenden Wochen widmen wir uns fortgeschrittenen Inhalten. Hier geben die Vorlesungsinhalte vor allem Hinweise auf aktuelle Tutorials und Entwicklungen - verlassen Sie sich im Zweifel auf die ergänzenden Materialien!

  Vorlesung Ergänzende Inhalte
11 Vorlesung 11 - Generative Modelle / ChatGPT revisited LangChain/LangGraph Demo
12 Vorlesung 12 - Nachhaltige KI UN Goals | CSRD