Karlsruher Institut für Technologie
KI schon ab dem ersten Semester
Für künftige KI-Projekte trainieren angehende Elektroingenieure am Karlsruher Institut für Technologie (KIT) bereits im Bachelorstudium: Im Labor für angewandte Machine Learning Algorithmen, kurz LAMA.
Im LAMA beschäftigen sich die Studierenden der Elektrotechnik und Informationstechnik am KIT schon in den ersten Semestern des Studiums mit KI-Verfahren, die bis vor wenigen Jahren nur Spezialistinnen und Spezialisten zugänglich waren. Sie üben sich an praktischen Herausforderungen, lernen die vielfältigen Möglichkeiten, aber auch die Grenzen des Maschinellen Lernens kennen und entwickeln innovative Lösungen.
Diese sind nicht nur in der Wissenschaft gefragt, auch etablierte Unternehmen und junge Ausgründungen wollen sie nutzen, um neue Geschäftsfelder zu generieren – vom Sprachassistenten, über Industrie 4.0 bis zum Autonomen Fahren.
„Wir wollen unsere Studierenden fit machen für die Aufgaben in Industrie und Forschung“, sagen die Macher des LAMA, die Leiter des Instituts für Technik der Informationsverarbeitung (ITIV) des KIT, die Professoren Jürgen Becker, Eric Sax und Wilhelm Stork. „Dazu gehört es, früh im Studium die aktuellen Werkzeuge kennen zu lernen, um sie dann immer wieder im Einsatz einzuüben.“
Im Labor stehen den Studierenden Hochleistungsrechner der neusten Generation zur Verfügung: Maschinelles Lernen braucht enorm viel Rechenleistung – und riesige Datenmengen.
„Im ersten Teil des LAMA vermitteln wir den Studentinnen und Studenten die wesentlichen Werkzeuge etwa zu Datenaufbereitung und Programmdesign“, erläutert Simon Stock, einer der Betreuer des LAMA. „Im zweiten Teil entlassen wir sie dann in die ‚Wildnis‘.“
In der Praxisphase, auch „Into the wild“-Phase genannt, haben die Studierenden dann vier Wochen Zeit, das Gelernte in eigenen Projekten umzusetzen: von der Solarstromprognose über Bilderkennung bis zum rückenfreundlichen Bürostuhl und einem Neuronalen Netzwerk, das Musik komponiert. Auf diese Weise haben im vergangenen Sommersemester 30 Studentinnen und Studenten gelernt, Herausforderungen zu erkennen, wissenschaftlich zu formalisieren und kreativ mit KI-Methoden zu lösen.
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