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Technische Universität München
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Sehen lernen: Mensch und KI im Vergleich
Viele Studierende und Lehrende der Geisteswissenschaften sind vom digitalen Wandel überfordert und können sich den Einsatz von Künstlicher Intelligenz für Studium, Lehre und Beruf nicht vorstellen. Deshalb möchten wir ein entsprechendes, webbasiertes Schlüsselkompetenzangebot schaffen. Im Zentrum sollen menschliche und maschinelle Lernverfahren stehen, die auf dieselben Inhalte trainiert und getestet werden. Dabei soll ein Schwerpunkt auf der Interpretation visueller Medien liegen. Die Studierenden lernen an ausgewählten Beispielen regelbasiertes und intuitives Bildverstehen an sich selbst kennen, indem sie in mehreren Experimenten gegen Neuronale Netzwerke antreten. Diese Erfahrung wird jeweils als Ausgangspunkt genutzt, um Grundlagen des maschinellen Lernens und ihre Auswirkungen auf den (Studien)alltag auf leicht verständliche Weise zu vermitteln.
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Mathematik und Elektrotechnik sinnvoll verzahnen
Zwei Grundlagenmodule der Studieneingangsphase wurden zeitlich und inhaltlich aufeinander abgestimmt. Hierzu war eine inhaltliche Umstrukturierung erforderlich, wobei ein gemeinsamer Konsens unter den Lehrenden zu identifizieren war. Ein einheitliches und schlüssiges Gesamtkonzept wurde erreicht, getestet und evaluiert.
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Studentische E-Portfolio-Nutzung : Begleitung der Entwicklung und Einführung von Mahara an der Universität Bamberg
[Kurzbeschreibung folgt (Anm. StIL)]
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