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Kurshandbuch
UPS-PPNDKPEUE
Künstliche Intelligenz, Prompt Engineering und Ethik
Inhaltsverzeichnis
  1. Artificial Intelligence
  2. Projekt: AI Fluency - Einführung in die generative KI
  3. Ethik und Nachhaltigkeit in der IT
Fakten zur Weiterbildung

Weiterbildung: Einzelmodullehrgang aus B.Sc. Angewandte Künstliche Intelligenz (Quellstudiengang: 1129722c)

Kursart: Online-Vorlesung

Dauer: Vollzeit: 3 Monate / Teilzeit: 6 Monate

Wir bieten digitale Kursunterlagen an, um Ressourcen zu schonen und unseren Beitrag zum Umweltschutz zu leisten.

Niveau: Die Weiterbildung ist auf dem inhaltlichen Niveau eines Bachelor Studiengangs.
Eine Weiterbildung auf Bachelor-Niveau vermittelt grundlegende Kenntnisse und Fähigkeiten in einem bestimmten Fachbereich.

Praxis-Austausch: Wöchentlich diskutieren Praxisexpert:innen mit Teilnehmenden aus verschiedenen Weiterbildungen aktuelle Fragestellungen, Tools und praktische Fallbeispiele in 90-minütigen Online-Veranstaltungen.

Kurs: DLBDSEAIS01-01_D
Artificial Intelligence
Kursbeschreibung
Das Streben nach Künstlicher Intelligenz (KI) hat die Menschheit über viele Jahrzehnte hinweg in Atem gehalten und ist seit den 60er Jahren ein aktives Forschungsgebiet. Dieser Kurs gibt einen detaillierten Überblick über die historischen Entwicklungen, Erfolge und Rückschläge in der KI sowie über moderne Ansätze in der Entwicklung der Künstlichen Intelligenz wie generative KI. Der Kurs gibt eine Einführung in das Reinforcement Learning, einen Prozess, der der Art und Weise ähnelt, wie Menschen und Tiere die Welt erleben: Erkundung der Umgebung und Ableitung der besten Aktion. Der Kurs behandelt auch die Grundsätze der Verarbeitung natürlicher Sprache und des Computer-Visualisierungsverfahrens, beides Schlüsselkomponenten für eine künstliche Intelligenz, die mit ihrer Umgebung interagieren kann.
Kursinhalte
  1. Geschichte der KI
    1. Historische Entwicklunge
    2. KI-Winter
    3. Expertensysteme
    4. Bemerkenswerte Fortschritte
  2. Moderne KI-Systeme
    1. Schwache KI, starke KI und künstliche Superintelligenz
    2. Anwendungsbereiche
  3. Bestärkendes Lernen
    1. Was ist bestärkendes Lernen?
    2. Markov-Entscheidungsprozess und Wertfunktionen
    3. Temporales Differenzlernen und Q-Learning
  4. Natural Language Processing (NLP)
    1. Einführung in NLP und Anwendungsbereiche
    2. Grundlegende NLP-Techniken
    3. Daten vektorisieren
    4. Fortschrittliche NLP-Modelle
  5. Computer Vision
    1. Einführung in Computer Vision
    2. Bilddarstellung und -Geometrie
    3. Feature Engineering
    4. Semantische Segmentierung
    5. Techniken zur Bildgenerierung
Fakten zum Modul

Modul: Artificial Intelligence (DLBDSEAIS1-01_D)

Niveau: Bachelor

Unterrichtssprache: DE

Credits: 5 ECTS-Punkte
Äquivalent bei Anrechnung an der IU Internationale Hochschule.
Modulprüfung:
  • Examen, 90 Minuten
Kurse im Modul:
  • DLBDSEAIS01-01_D (Artificial Intelligence)
Kurs: DLBPKIEKPT01-01
Projekt: AI Fluency - Einführung in die generative KI
Kursbeschreibung
Die zunehmende Verfügbarkeit generativer KI-Systeme verändert akademisches und berufliches Arbeiten grundlegend. Das Modul versteht KI nicht als Ersatz menschlicher Kognition, sondern als Werkzeug innerhalb einer verantwortungsvollen Mensch–KI-Kollaboration. Ziel ist die Entwicklung epistemischer Steuerungskompetenz: Studierende lernen, generative KI gezielt einzusetzen, kritisch zu prüfen und bewusst zu begrenzen. Der Fokus liegt nicht auf technischer Systementwicklung, sondern auf reflektierter Anwendung, Urteilsfähigkeit und eigenverantwortlicher Ergebnisvertretung.
Kursinhalte
  • Der Kurs vermittelt die grundlegenden Konzepte und Anwendungsfelder generativer KI und strukturiert diese entlang eines kompetenzorientierten Lernpfads. Zunächst werden zentrale KI-Toolkategorien (Text-, Bild-, Code- und Analysemodelle) sowie das Prinzip der aufgabenorientierten Toolauswahl eingeführt. Darauf aufbauend erlernen die Studierenden die systematische Gestaltung wirkungsvoller Prompts, insbesondere mithilfe strukturierter Prompt-Frameworks. Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der kritischen Analyse von KI-Outputs hinsichtlich Faktentreue, Verzerrungen, Qualität und Kontextangemessenheit. Im Verlauf des Kurses wird die KI-Nutzung in komplexere Arbeitsprozesse integriert, einschließlich mehrstufiger Mensch-KI-Kollaboration, Qualitätssicherung und bewusster Nichtnutzung. Ergänzend werden ethische, rechtliche und verantwortungsbezogene Fragestellungen behandelt, sodass die Studierenden ein reflektiertes und praxistaugliches Rahmenwerk für den professionellen Einsatz generativer KI entwickeln.
Fakten zum Modul

Modul: Projekt: AI Fluency - Einführung in die generative KI (DLBPKIEKPT1-01)

Niveau: Bachelor

Unterrichtssprache: DE

Credits: 5 ECTS-Punkte
Äquivalent bei Anrechnung an der IU Internationale Hochschule.
Modulprüfung:
  • Portfolio
Kurse im Modul:
  • DLBPKIEKPT01-01 (Projekt: AI Fluency - Einführung in die generative KI)
Kurs: DLBSEPENIT01_D
Ethik und Nachhaltigkeit in der IT
Kursbeschreibung
Nachhaltiges Wirtschaften spielt zunehmend eine immer größere Relevanz in Wirtschaft und Gesellschaft. Auch Informationstechnologien (IT) stehen vor der Herausforderung ökologische, soziale und ethische Anforderungen bei der Entwicklung und der Nutzung von Systemen zu integrieren. Im Rahmen der Vorlesung werden die wesentlichen Theorien und Konzepte zum Aufbau nachhaltiger IT vorgestellt. Nach der generellen Einführung werden vertiefend soziale, ökologische und ethische Grundlagen und aktuelle Beispiele behandelt, an denen sich aktuelle Fragen und Herausforderungen diskutieren lassen.
Kursinhalte
  1. Einführung zu Ethik und Nachhaltigkeit in der IT
    1. Motivation, Historie und Begriff der Nachhaltigkeit
    2. IT als Problem und Lösung für die Nachhaltigkeit
    3. Ethik in der IT (Robotergesetze nach Asimov)
  2. Grundlagen der Ethik
    1. Überblick: Ethik, Moral und soziale Normen
    2. Einführung von Ethik-Paradigmen (Utilitarismus, Tugend- und Pflichtethik)
    3. Ethik-Relevanz für die IT
  3. Aufbau einer nachhaltigen IT
    1. Grundlagen und Merkmale
    2. Wirkungskreislauf
    3. Maßnahmen und Umsetzung auf der Prozessebene
    4. Maßnahmenkatalog für grüne IT und IS
  4. Soziale Nachhaltigkeit
    1. Einführung in Menschenrechte, Datenschutz und Privatsphäre sowie die sozialen Folgen der Digitalisierung
    2. Grundlagen der Datenschutzverordnung
    3. Anonymisierung von Daten mittels k-Anonymität
    4. Cybersecurity als Teil nachhaltiger Unternehmensführung
  5. Ökologische Nachhaltigkeit
    1. Einführung in Green Computing (Power Management, Cloud, Energieeinsparung, Virtualisierung)
    2. Ökologischer Fußabdruck und Trends in der Informationstechnologie
    3. Kreislaufwirtschaft (Circular Economy) der Informationstechnologie: Produktion, Nutzung und Recycling
  6. Ethische und nachhaltige Fragestellungen an Fallbeispielen
    1. EU-Leitlinien für eine vertrauenswürdige KI
    2. Bitcoin-Mining und dessen CO2-Ausstoß
    3. Mensch oder Maschine – Der Einsatz von Big Data und KI im Arbeitsalltag
    4. Moral Machine Experiment: Moralische Entscheidungen von Maschinen am Beispiel autonomes Fahren
    5. Roboter zwischen Funktion und Ethik am Beispiel Pflegeroboter in Japan
Fakten zum Modul

Modul: Ethik und Nachhaltigkeit in der IT (DLBSEPENIT_D)

Niveau: Bachelor

Unterrichtssprache: DE

Credits: 5 ECTS-Punkte
Äquivalent bei Anrechnung an der IU Internationale Hochschule.
Modulprüfung:
  • Fallstudie
Kurse im Modul:
  • DLBSEPENIT01_D (Ethik und Nachhaltigkeit in der IT)

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