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Es stehen vier mögliche Elective Tracks zur Auswahl: •AI und Mechatronik – Robotics and Autonomous Systems: Robotik, autonomes Fahren, Drohnen. •AI und Mechatronik – Embedded Intelligence and Signal Processing: KI in Sensoren und Geräte einbetten; KI-Techniken zur Datenanalyse; Signalverarbeitung zur Datenanalyse von Sensoren bei Kameras, Radar, Lidar, Ultraschall und chemischen Detektoren. •Reasoning and Knowledge Representation: logisches Schlussfolgern inklusive Modellprüfung und Theorembeweis; Software- und Hardware-Verifizierung, Computeralgebra, maschinelles Lernen. •AI and Life Sciences: KI-Techniken u. a. in Medizin, Biologie, Biotechnologie, Genomik und Genetik anwenden.
Der Masterstudiengang legt den Fokus auf die modernen und extrem erfolgreichen KI-Methoden Deep Learning und Reinforcement Learning. Dabei stützen sich Algorithmen nicht auf vordefinierte Regeln, sondern lernen aus Beispielen und Erfahrungen. Deep Learning ist das modernste Feld im Bereich der Künstlichen Intelligenz.
Es sind folgende Pflichtmodule zu absolvieren: - Machine Learning and Perception - Seminar and Practical Training - AI and Society - Area of Specialization Dazu kommt eines der folgenden Wahlmodule: - AI and Mechatronics – Robotics and Autonomous Systems - AI and Mechatronics – Embedded Intelligence and Signal Processing - Reasoning and Knowledge Representation - AI and Life Sciences Master Thesis and Master's Thesis Seminar in AI
nein
Keine
