Numerische Methoden der KI

 

Kurzinhalt

Das Modul "Numerische Methoden der KI" im dritten Semester des Bachelor-Studiengangs KI-Ingenieurwissenschaften vertieft das Verständnis für numerische Verfahren, die eine entscheidende Rolle in der Entwicklung und Optimierung von KI-Systemen spielen.

Vorlesungen

  • Über eine Kombination aus Vorlesungen und praktischen Übungen lernen die Studierenden, wie numerische Methoden gezielt in KI-Anwendungen, insbesondere im maschinellen Lernen, eingesetzt werden.
  • Das Modul behandelt die numerische Lösung von Gleichungssystemen, Differentiation und Integration sowie spezialisierte Optimierungsverfahren wie Stochastic Gradient Descent (SGD), Adam und RMSProp, die grundlegend für das Training von KI-Modellen sind. Studierende erwerben Fähigkeiten, um numerische Fehler zu erkennen und zu minimieren und lernen, wie sie numerische Verfahren in KI-Anwendungen einsetzen und implementieren können.
  • Durch die praktische Anwendung dieser Methoden in Programmiersprachen wie Python und C/C++ werden die Studierenden nicht nur mit der Theorie, sondern auch mit der Umsetzung in der Praxis vertraut gemacht. Sie erlangen dadurch die Kompetenz, mathematische Modelle und Algorithmen in Softwarelösungen zu überführen, was sie ideal auf fortgeschrittene KI-Kurse und berufliche Herausforderungen vorbereitet.
  • Dieses Modul bildet somit eine wichtige Schnittstelle zwischen theoretischer Mathematik und angewandter Künstlicher Intelligenz.