Nachhaltigkeit III: Nachhaltigkeit und Künstliche Intelligenz

Die Leitidee des Moduls besteht darin, Studierende zu befähigen, komplexe, realweltliche Systeme mit Nachhaltigkeitsbezug – etwa in Logistik, Energie, Wirtschaft, Ingenieurwesen, Finanzen, Ökonomie, Management, Informatik, Robotik und verwandten Bereichen – mithilfe von Künstlicher Intelligenz zu modellieren, zu simulieren und zu optimieren.

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• Anwendungsfelder der Künstlichen Intelligenz mit Nachhaltigkeitsbezug
• (z. B. Logistik, Energie, Wirtschaft, Ingenieurwesen, Finanzen, Ökonomie, Management, Informatik, Robotik und verwandte Bereiche)
• Grundlagen der Modellierung, Simulation und Optimierung
• für komplexe reale Systeme
• Numerische Optimierungsprobleme
  • Aufbau von Problemmodellen (Ziele, Nebenbedingungen, Parameter)
  • Auswahl und Einsatz geeigneter Optimierungsmethoden
  • Definition, Formulierung, Evaluation und Lösung von Optimierungsproblemen
• Grundlagen der Computational Intelligence und naturinspirierter KI
  • Evolutionäre Algorithmen (z. B. genetische Algorithmen, Evolutionsstrategien)
  • Schwarmintelligenz
  • Neuronale Netze
  • Fuzzy Logic
  • Metaheuristiken
  • Offene Systeme und „computational creativity“
• Computational-Science-Perspektive
  • Einsatz von Software Engineering und Programmierung zur Modellierung, Simulation und Optimierung
  • Nutzung spezieller Software- und Optimierungsplattformen für nachhaltigkeitsrelevante Anwendungen

Kontaktstudium:

• Vorlesung
• Lehrgespräch / angeleitete Diskussion
• Übung / Praxiseinheit
• Diskussion
• Präsentation
• Gruppenarbeit
• Simulation

Begleitetes Selbststudium:

• Einzelarbeit
• Partnerarbeit
• Online-Tutorial

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Note 1 – 6 (halbe Noten)

Zur Verfügung gestellt via Moodle