Was ist Lehre4KI?
Studierende maschinenbaunaher Studiengänge verfügen über ein hohes Maß natürlicher Intelligenz und zahlreiche Methoden für technische Lösungen. Der Block Lehre4KI vermittelt Lehrinhalte zu den Methoden und Werkzeugen, die umgangssprachlich als künstliche Intelligenz (KI) zusammengefasst sind. Die Kenntnis und die Fähigkeit zum Einsatz dieser Methoden wird die Arbeit der Studierenden nachhaltig stärken.
Der Teilbereich Lehre4KI setzt sich aus vier Arbeitspaketen zusammen:
KI für Ingenieur:innen
Überzeugen konnten die Produkte des Maschinenbaus und seiner verwandten Disziplinen für Endkunden und Gewerbe seit jeher. Der Einsatz in der realen, greifbaren Welt birgt große Potentiale zur weiteren Verbesserung ihrer Produkteigenschaften durch digitale Werkzeuge. Die Erfassung und Verwertung von Messdaten mithilfe von konventionellen Algorithmen zählt heutzutage zum Standardrepertoire, die Anbindung an das Internet ebenso. Langfristig werden smarte, für Echtzeitinformationen mit dem Internet verbundene Produkte allein nicht ausreichen. Digitale Steuerungsprozesse lassen sich durch Methoden und Werkzeugen der künstlichen Intelligenz aufwerten. Als Resultat werden komplexe, individuelle und zielgerichtete Reaktionen der Maschinen auf die gegebene Situation erlebbar. Die erhebliche Optimierung von Kundenkomfort, Flexibilität, ethischen Aspekten, der Nachhaltigkeit und der Rentabilität wird unserer heutigen Gesellschaft Rechnung tragen.
Die Stärkung der Studierenden in KI-Methoden durch die Ringvorlesung KI für Ingenieure wird vom Wintersemester 2023/24 an Wirtschaft und Wissenschaft auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz fördern. Durchgeführt wird das Arbeitspaket vom Institut für Höchstleistungsrechnen (IHR).
Ethische Aspekte der KI
Aufgrund der zunehmenden Bedeutung von algorithmischen Entscheidungsfindungssystemen sind Diskussionen über die Ethik von KI in der Gesellschaft weit verbreitet. Um die Studierenden mit dem Wissen auszustatten, das für die Entwicklung und Einführung ethischer KI-Systeme erforderlich ist, werden sie in diesem Teilprojekt in das WKIO-Rahmenwerk (Wertebereich, Kriterien, Indikatoren, Observablen) und die Risikomatrix zur Bewertung von KI-Systemen in verschiedenen Kontexten eingeführt. Das Institut für Höchstleistungsrechnen (IHR) arbeitet gemeinsam mit dem Höchstleistungsrechenzentrum (HLRS) an der Umsetzung.
Brückenmodul für KI-Veranstaltungen
Studierende außerhalb der Informatikstudiengänge brechen Vorlesungen zu KI-Themen oftmals vorzeitig ab. Das Ziel ist es deswegen Studierenden aus den Ingenieur- und Naturwissenschaften die notwendigen wissenschaftlichen Grundlagen für Veranstaltungen mit KI-Inhalten zu vermitteln, um ihnen einen gut vorbereiteten Einstieg in die Kurse zu bieten. Dafür soll zunächst das bisher fehlende Vorwissen der Studierenden mithilfe von Befragungen und einer folgenden Analyse der Übungen erfasst werden. Das erarbeitete Lehrmaterial wird passend zu den Fachrichtungen der Studierenden als Vorbereitung auf der Lehrplattform ILIAS angeboten und mithilfe eines Self-Assessment-Programms werden individuell angepasste Inhalte empfohlen. Das Onlineangebot gewährleistet eine nachhaltige Nutzung und kann in den Folgejahren weiter angepasst werden. Das Arbeitspaket wird vom Institut für Parallele und Verteilte Systeme (IPVS) der Universität Stuttgart durchgeführt.
KI-Projekte in der Lehre
Künstliche Intelligenz (KI) ist eine fachübergreifende Querschnittstechnologie mit unzähligen Anwendungsprofilen. Der erfolgreiche Einsatz hängt stark von Kreativität und dem Fach-Know-how aus vielen Disziplinen ab. Da in KI-Systeme verschiedenste Themen und Fragestellungen mit einfließen, ermöglichen und erfordern die in IKILeUS entwickelten Universitätskurse ein Zusammenwirken von Studierenden unterschiedlicher Fachrichtungen wie z.B. Ingenieurwissenschaften, Informatik und Softwaretechnik, Soziologie bis hin zur Philosophie. Die ganzheitlichen Projekte werden von der Idee über die Planung bis hin zur Umsetzung sowohl fachlich als auch methodisch begleitet. Das Institut für Software Engineering (ISTE) und das Institut für Entrepreneurship und Innovationsforschung (ENI) ergänzen sich in den notwendigen Kompetenzen. Darüber hinaus soll das gemeinsame Arbeiten an den Projekten mithilfe von kreativen Arbeitsumgebungen wie Maker- und Coworking-Spaces unterstützt werden.