Verwaltung der Modulhandbücher

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Interaktive Modulhandbücher
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Einführung
1: Informatik 1
- Programmieren
- Programmieren Übung
- Theoretische Informatik 1
1: Mathematik 1
- Mathematik 1
- Mathematik 1 Übung
1: Sprachkompetenz
- Englisch
1: Technische Informatik 1
- Technische Informatik 1
- Technische Informatik 1 Übung
2: Informatik 2
- Algorithmen und Datenstrukturen
- Algorithmen und Datenstrukturen Übung
- Theoretische Informatik 2
2: Mathematik 2
- Analysis
- Statistik
2: Softwareprojekt
- Softwareprojekt
- Softwareprojekt Übung
2: Technische Informatik 2
- Technische Informatik 2
- Technische Informatik 2 Labor
3: Betriebssysteme
- Betriebssysteme
- Systemnahes Programmieren Labor
3: Betriebswirtschaftslehre und IT-Service-Management
- Betriebswirtschaftslehre
- IT-Service-Management
3: Datenbanken und Kommunikationsnetze 1
- Datenbanken 1
- Datenbanken 1 Übung
- Kommunikationsnetze 1
- Kommunikationsnetze 1 Labor
3: Verteilte Systeme 1 und Mensch-Maschine-Kommunikation
- Mensch-Maschine-Kommunikation
- Mensch-Maschine-Kommunikation Übung
- Verteilte Systeme 1
- Verteilte Systeme 1 Labor
4: Praxistätigkeit
- Praxissemester
4: Praxisvor- und -nachbereitung
- Praxisnachbereitung
- Praxisvorbereitung
5: Datenbanken und Kommunikationsnetze 2
- Datenbanken 2
- Kommunikationsnetze 2
5: ERP-Systeme
- ERP-Labor
- ERP-Systeme
5: Einführung in das Maschinelle Lernen
- Maschinelles Lernen
- Maschinelles Lernen Übung
5: IT-Sicherheit
- IT-Sicherheit
- IT-Sicherheit Übung
5: Softwareengineering und Verteilte Systeme 2
- Softwareengineering
- Softwareengineering Labor
- Verteilte Systeme 2
- Verteilte Systeme 2 Labor
5: Wahlpflichtfächer 1
- Advanced Topics in Computer Science
- App-Programmierung
- Bewegtbild
- Big Data Engineering
- Bildverarbeitung Labor
- Business Intelligence
- Cloud Computing
- Computer Vision
- Computergrafik
- Datenschutzfördernde Technologien
- Digitale Transformation & digitales Marketing
- Einführung in die Angewandte Kryptographie
- Game Programming
- IT-Sicherheitsmanagement
- Malware-Entwicklung und Malware-Analyse
- Mathematik für Maschinelles Lernen
- Parallele Systeme
- Philosophie und Theorie der Informatik
- Praxiskurs Empirische Softwaretechnik
- Projektive Geometrie
- Quantenforensik
- Rchnerarchitektur
- Rechnerarchitektur
- Seminar
6: Embedded Software
- Embedded Software
- Embedded Software Labor
6: Moderne Programmiermethoden
- Moderne Programmiermethoden
- Moderne Programmiermethoden Übung
6: Projektarbeit
- Projektarbeit
6: Schlüsselkompetenzen
- IT- und Medienrecht
- Intercultural Communication
- Recht
6: Wahlpflichtfächer 2
- Aktuelle Sicherheitsthemen
- Augmented- und Virtual Reality
- BSI-Grundschutz
- Cyberspionage
- Data Mining & Grundlagen Maschinelles Lernen 2
- Digitale Audiosignalverarbeitung
- Frameworks für Python
- Generative KI
- Geschäftsprozesse
- Grafisch-geometrische Algorithmen
- HKA-APP
- IT-Consulting
- In-Memory-Datenbanken
- Konzeption, Design und Präsentation von interaktiven Projekten
- Microservices
- Mikrotechnologie Labor
- Mobilkommunikation
- Modellbasierte Softwareentwicklung
- Moderne Serveranwendungen und Webapps mit TypeScript
- Planetary Health Challenges
- Practical SAT Solving and Automated Planning
- Praxiseinblicke IT-Sicherheit
- Predictive Modelling and Machine Learning
- RZ-Betrieb
- Robotics - Theory and Practice
- SAP-Zertifizierung
- Serious Games
- Sounddesign
- Spezielle Kapitel Datenbanken
- Spezielle Kapitel ERP
- Unternehmenssoftware aus der Cloud
- Vorbereitung auf Quantencomputing
- Wir können auch anders - Climate Challenges
7: Abschlussarbeit
- Abschlussarbeit
7: Abschlussprüfung
- Abschlussprüfung
7: Wahlpflichtfächer 3
- ABAP-Programmierung
- Ausgewählte Kapitel 1
- Ausgewählte Kapitel 2
- Cybercrime und IT-Forensik
- Echtzeitgrafik
- Embedded Firmware für das Internet of Things
- Ethical Hacking
- Führungskräftetraining
- Game Design
- High Performance Computing
- High Speed Karlsruhe
- InspirING
- KI in Cybercrime und IT-Forensik
- Künstliche Intelligenz in der Cybersicherheit
- Post-Quanten-Kryptographie
- Praktische Anwendung von Network Engineering und System Operations
- Projektmanagement
- Qualitätssicherung
- Smart Technologies
- Soziales Engagement
- Teamteaching
7: Wissenschaftliches Arbeiten
- Wissenschaftliches Arbeiten

Veranstaltung
Data Mining & Grundlagen Maschinelles Lernen 2

EDV-Bezeichnung
I W174

Lehrsprache
Deutsch

Dozent/in

Prof. Dr. Patrick Baier

Umfang (ECTS)
4,0

Umfang (SWS)
4,0

Art und Modus
Vorlesung

Wahlpflichtfach
Ja

Studieninhalte

Aufbauend auf dem Modul "Grundlagen des Maschinellen Lernens" sollen die Studierenden in diesem Modul weitere Methoden kennen lernen.

Inhalte:

Neuronale Netze und Deep Learning
CNNs und Computer Vision
Sequenzmodelle (RNNs, LSTMs) und NLP
Sprachmodelle, RAG und KI-Agenten
(Deep) Reinforcement Learning

Methodische Kompetenzen/Lernergebnisse

Die Studierenden lernen aus einem umfangreichen Sortiment an Methoden für die jeweils vorliegende Aufgabenstellung eine geeignete Methode auswählen und anwenden zu können.

Sozial- und Selbstkompetenz

Ausbau der Fähigkeiten aus Grundlagen des Maschinellen Lernens

Weitere Informationen zum Kurs finden Sie hier: https://ilias.h-ka.de/goto.php?target=crs_663032&client_id=HSKA

Empfohlene Literatur

Anmerkungen

Voraussetzung: Modul "Grundlagen des Maschinellen Lernens" bestanden

Prüfungsleistungen
Kl/90 (benotet)

PDF-Archiv der Modulhandbücher im Studiengang Informatik (B)

SPO-Nummer	Deutsch	Letzte Änderung
8		SoSe 2025
7		SoSe 2025
6		SoSe 2025
5		SoSe 2025
4		SoSe 2009
3		WiSe 2008/2009

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