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ChatGPT ist in aller Munde und hat auch viel Auswirkung auf die Hochschullehre. Das Hochschulforum Digitalisierung hat unter

Überblick: Beiträge im HFD zu ChatGPT in Studium und Lehre

eine ganze Reihe von Beiträgen zum Thema zusammengestellt. Es ist interessant, mal darin zu stöbern.

Besonders interessant fand ich das Diskussionspapier „9 Mythen über generative KI in der Hochschulbildung“ von Friedrich/Tobor/Wan. Schauen Sie mal rein!

 

PS: Wenn Sie sich für ChatGPT und Coding interessieren, dann ist vielleicht unser Preprint „ChatGPT Code Detection: Techniques for Uncovering the Source of Code“ (Autoren: Oedingen/Engelhardt/Denz/Hammer/Konen), den wir kürzlich auf arXiv hochgeladen und der gerade im Review für das Journal „AI“ ist, für Sie auch interessant.

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Die Ergebnisse aller Klausuren INF/ITM/MI Mathe 1+2 vom 09.04.2024 (HTML / HTML-Detail) sind da und können unter den angegebenen Links eingesehen werden. Bitte beachten Sie die zwei Reiter unten links für MA1 und MA2 in der Datei HTML-Detail. Die Durchfallquote ist in MA2 mit  25.0% rekordverdächtig niedrig. Die Durchfallquote ist in MA1 mit 42.5% mittel bis hoch. Jedoch 6 Teilnehmer haben mit Note 1.0 (!) bestanden (und 10 Teilnehmer mit einer 1 vor dem Komma), was zeigt, dass die Klausur gut schaffbar war. Meinen herzlichen Glückwunsch an diese! Die Noten werden im Laufe der kommenden Woche an das Studienbüro übermittelt und sind dann bald im PSSO. Eine Klausureinsicht ist am

Dienstag, 30.04.2024, 11.00-11.45 Uhr, Raum 3.230

möglich.

Wenn Sie nicht bestanden haben, dann rate ich Ihnen dringend, die Übung zu besuchen und dort Punkte zu erwerben, das lohnt sich doppelt. Sprechen Sie mich an, wenn Sie Fragen haben, wie Sie Ihre Lerntaktik für die nächste Klausur verbessern können. Viel Erfolg dann für die nächste Klausur!

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Auch im SoSe 2024 wird es wieder das beliebte WPF DLML (Dozenten: Daniel Gaida + Wolfgang Konen) geben!

Nicht erst seit den Erfolgen AlphaGo, AlphaZero und AlphaStar von Google’s DeepMind ist Deep Learning in aller Munde. Andere Erfolge liegen im Bereich der Bilderkennung, des Sprachverstehens oder der Synthese aus beidem: Ein Computer lernt, bisher nicht gesehene Bilder mit sinnvollen Bildunterschriften zu versehen. Dabei lernen Computer komplexe Verhaltensweisen und müssen nicht länger aufwändig programmiert werden.

In diesem WPF beschäftigen wir uns mit Deep Learning in seinen Grundlagen und wollen es anhand von praktischen Beispielen verstehen. Nach den Grundlagen (Python, Machine Learning, Neuronale Netze ) gehen wir dann weiter zu den Deep-Learning-Frameworks TensorFlow und Keras und lernen die Plattform Google Colab kennen. Vertiefungen wie CNN und GAN runden diese Einführung ab.

Falls Sie nun neugierig geworden sind und mehr erfahren wollen, kommen Sie bitte zur Einführungsveranstaltung

WPF DLML, Dienstag, 16.04.2024, 14 Uhr, Raum 0.503

WICHTIG: Falls Sie sich für das WPF DLML interessieren, dann registrieren Sie sich im ILU: Informatik SoSe2024 – Deep Learning, Machine Learning und KI – DLML – SoSe2024 und treten dort der Gruppe SoSe2024 bei. (Status 01.04.2024: gerade freigeschaltet) Die Teilnehmerzahl in dieser Gruppe und im WPF DLML ist auf max. 25 Teilnehmer beschränkt. Bei mehr als 25 Teilnehmern ist nur noch eine Aufnahme in die Warteliste möglich.

Falls Sie sich nicht mehr für WPF DLML interessieren sollten, dann melden Sie sich bitte aus der Gruppe im WPF DLML 2024 wieder ab, damit Teilnehmer von der Warteliste nachrücken können.
Wenn Sie sich in ILIAS anmelden, aber am 16.04. nicht dabei sind UND uns nicht vorher per Email kontaktiert haben, gehen wir davon aus, dass Sie nicht mehr am Kurs interessiert sind und vergebe Ihren Platz weiter, falls noch andere Teilnehmer von der Warteliste da sind und Interesse bekunden.

Wolfgang Konen & Daniel Gaida

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Die Ergebnisse aller Klausuren INF/ITM/MI Mathe 1+2 vom 26.09.2023 (HTML / HTML-Detail) sind da und können unter den angegebenen Links eingesehen werden. Bitte beachten Sie die zwei Reiter unten links in der Datei. Jedes Blatt enthält zwei Sortierungen: nach Note (oben) und nach Studiengang, MatrNr (weiter unten). Die Durchfallquote ist in MA2 mit  25.4% rekordverdächtig niedrig. Und 10 Teilnehmer haben mit Note 1.0 (!) bestanden. Meinen herzlichen Glückwunsch an diese! Die Durchfallquote ist in MA1 mit 40% mittel bis hoch, es waren aber auch nur 10 Teilnehmer insgesamt, so dass die Quote auf geringer Statistik beruht. Die Noten werden im Laufe der kommenden Woche an das Studienbüro übermittelt und sind dann bald im PSSO. Eine Klausureinsicht ist am

Freitag, 03.11.2023, 15-16 Uhr, Raum 3.230

möglich.

Wenn Sie nicht bestanden haben, dann rate ich Ihnen dringend, die Übung zu besuchen und dort Punkte zu erwerben, das lohnt sich doppelt. Sprechen Sie mich an, wenn Sie Fragen haben, wie Sie Ihre Lerntaktik für die nächste Klausur verbessern können. Viel Erfolg dann für die nächste Klausur!

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Hier finden Sie meine Lehrveranstaltungen im WS23/24 (PDF), mit Beginn der jeweiligen Veranstaltung.

Meine Sprechstunde ist in der Vorlesungszeit immer mittwochs, 11.45 – 12.30 Uhr, R3.230 (bitte vorher per Email ankündigen) oder nach besonderer Vereinbarung.

Informationen zu „Mathematik 1“ für die Informatik-Studiengänge INF / ITM / MI im WS23 (PDF). In Kürze: Das Modul beginnt mit der Vorlesung am 11.10.23, 9 Uhr. In der ersten Vorlesungswoche noch keine Übung und kein Praktikum.

Die Einführungsveranstaltung zum Praktikum „Mathematik 1“ wird im ILU-Kurs Mathematik 1 – MA1 im Wintersemester, Ordner „03 – Praktikum“ gesondert angekündigt. Datum ist der 18.10.23, 15 – 17 Uhr, Raum 0.401.

Bitte beachten Sie auch meine Ankündigungen auf dem Schwarzen Brett der Informatik.