Lehrmuster mit dem SchlagwortKünstliche Intelligenz | RUB Lehrmuster
Kennen Sie schon?
Big Data in der Windenergietechnik
Die Lehrveranstaltung bietet eine kompakte fachliche Einführung in das Thema Big Data und KI in der Windenergietechnik. Dies geschieht durch Seminartermine und parallele Übungsaufgaben. In den Seminarterminen wird das Wissen durch den Dozenten vermittelt, die Übungsaufgaben werden selbstständig bearbeitet und Unklarheiten mit dem Dozenten besprochen. Die Prüfungsleistung wird durch die Bearbeitung von Fallstudien in Form einer Hausarbeit erbracht. Die Verbindung dieser drei Lehrformen zeichnet die Lehrveranstaltung aus. Des Weiteren arbeiten die Teilnehmenden praxisorientiert und können das Erlernte direkt in der Simulationssoftware anwenden.
Schlagwörter: Data Literacy, Data Science, Forschendes Lernen, Künstliche Intelligenz, Windenergietechnik
Neueste Lehrmuster:
KIbox – Kickbox-unterstütze Lösung von Nachhaltigkeits-Challenges durch den Einsatz künstlicher Intelligenz
13. April 2023
Das Lehrformat KIbox zeichnet sich durch seine Ausrichtung auf Nachhaltigkeitsherausforderungen aus, die mit Ansätzen Künstlicher Intelligenz (KI) gelöst werden sollen. Die Nachhaltigkeitsherausforderungen orientieren sich an den Sustainable Development Goals (SDGs) der Vereinten Nationen. Die KIbox als physische Box sowie deren Inhalte sind angelehnt an der von Adobe entwickelten Kickbox. Ein (...) WeiterlesenSchlagwörter: Challenge, Forschungsmethoden, Innovation, Innovative Praxisprojekte, Künstliche Intelligenz, Nachhaltigkeit, Pitch, Praxis, SDGs, Teamarbeit
Big Data in der Windenergietechnik
23. Dezember 2022
Die Lehrveranstaltung bietet eine kompakte fachliche Einführung in das Thema Big Data und KI in der Windenergietechnik. Dies geschieht durch Seminartermine und parallele Übungsaufgaben. In den Seminarterminen wird das Wissen durch den Dozenten vermittelt, die Übungsaufgaben werden selbstständig bearbeitet und Unklarheiten mit dem Dozenten besprochen. Die Prüfungsleistung wird durch die (...) WeiterlesenSchlagwörter: Data Literacy, Data Science, Forschendes Lernen, Künstliche Intelligenz, Windenergietechnik