Künstliche Intelligenz, Bachelor: Hochschule Landshut

Künstliche Intelligenz

Die Entwicklung im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) ist rasant. Der enorme Anstieg der Leistungsfähigkeit von KI -Systemen sowie deren breiter Einsatz in verschiedenen Anwendungsfeldern bietet für die Wissenschaft, Wirtschaft und Gesellschaft große Chancen. Gleichzeitig stellt diese Entwicklung die Gesellschaft vor neue Herausforderungen. Für das Bundesministerium für Bildung und Forschung ist zentral: Künstliche Intelligenz muss vom Menschen her gedacht werden und zu dessen Wohl entwickelt werden. Umfassende Forschung ist dafür wichtiger denn je, um technische Entwicklungen umfassend, und damit auch aus ethischer, sozialer und rechtlicher Perspektive verstehen und die Technologie zielgerichtet weiterentwickeln und in die Anwendung bringen zu können.

KI-Strategie der Bundesregierung

Das Bundeskabinett hat am 15. November 2018 die Strategie Künstliche Intelligenz ( KI -Strategie) der Bundesregierung beschlossen. Ziel der Strategie ist es, den Standort Deutschland in Erforschung, Entwicklung und Anwendung von KI im internationalen Wettbewerb zu stärken. Für die Umsetzung der KI -Strategie will die Bundesregierung bis 2025 insgesamt fünf Milliarden Euro bereitstellen. So wurden mit den Bundeshaushalten 2019, 2020 und 2021 jeweils 500 Millionen Euro und mit dem Konjunktur- und Zukunftspaket weitere zwei Milliarden Euro zusätzlich für die KI -Förderung bereitgestellt. Mit der KI -Strategie verfolgt die Bundesregierung einen ganzheitlichen Ansatz, der insgesamt zwölf Handlungsfelder umfasst. Im Fokus steht der Auf- und Ausbau von KI -Ökosystemen in Deutschland und Europa, um die Anwendung von KI in der Breite zu stärken und zugleich die Sichtbarkeit herausragender Initiativen und Strukturen zu fördern. Verantwortungsvolle und gemeinwohlorientierte Entwicklung und Anwendung von KI -Systemen soll zu einem integralen Bestandteil und damit Markenzeichen einer „ AI Made in Europe“ gemacht werden. Zudem stehen die Themen Pandemiebekämpfung, Nachhaltigkeit, Umwelt- und Klimaschutz sowie nationale und internationale Vernetzung im Zentrum verschiedener Initiativen.

Das Bundesforschungsministerium verfolgt insbesondere das Ziel, die Attraktivität des Forschungs- und Wissenschaftsstandortes Deutschland im Bereich KI zu erhöhen und hat dafür Maßnahmen aufgelegt, um:

mehr KI -Fachkräfte auszubilden, anzuwerben und in Deutschland zu halten,

-Fachkräfte auszubilden, anzuwerben und in Deutschland zu halten, leistungsstarke und international sichtbare Forschungsstrukturen zu etablieren und die Forschung durch Bündelung und Vernetzung zielgerichtet zu stärken,

modernste KI - und Rechnerinfrastrukturen auf international konkurrenzfähigem Niveau bereitzustellen,

- und Rechnerinfrastrukturen auf international konkurrenzfähigem Niveau bereitzustellen, ausgehend von exzellenten Forschungs- und Transferstrukturen die Anwendung von Forschungsergebnissen in gesellschaftlich relevanten Bereichen und in der betrieblichen Praxis, insbesondere im Mittelstand, zu forcieren, die Gründungsdynamik anzukurbeln und die Entwicklung KI -basierter Geschäftsmodelle voranzutreiben, und

-basierter Geschäftsmodelle voranzutreiben, und die zivilgesellschaftliche Vernetzung und den gesellschaftlichen Dialog zu unterstützen und über die Plattform Lernende Systeme zu koordinieren.

KI-Forschung in Deutschland stärken

Projektförderung

Mit der Projektförderung bringt das BMBF gezielt bestimmte Forschungsbereiche voran. So wurden etwa Forschungsvorhaben auf den Weg gebracht, deren Ziel es ist, energieeffiziente Elektronik-Hardware für KI -Systeme zu entwickeln oder die Transparenz von KI -Entscheidungen zu verbessern. Auch KI -Nachwuchsforschende werden gezielt mit speziellen Maßnahmen gefördert. Über KMU -spezifische Maßnahmen soll der Transfer von Forschungsergebnissen insbesondere in den Mittelstand unterstützt werden.

Kompetenzzentren für Künstliche Intelligenz

Das Bundesforschungsministerium fördert sechs Kompetenzzentren für KI -Forschung, die gemeinsam den Nukleus des deutschen KI -Forschungsökosystems bilden. Die Kompetenzzentren sind eine tragende Säule der KI -Forschung in Deutschland. Gemeinsam bilden sie ein Netzwerk zum Austausch von Kompetenzen und Forschungsergebnissen. Und ganz wichtig: Sie sorgen dafür, dass Deutschlands KI -Forschung international sichtbar ist und bleibt.

Das sind die Kompetenzzentren:

BIFOLD (Berlin Institute for the Foundations of Learning and Data)

DFKI - Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz

MCML - Munich Center for Machine Learning

ML2R - Kompetenzzentrum Maschinelles Lernen Rhein-Ruhr

ScaDS - Competence Center for Scalable Data Services and Solutions Dresden/Leipzig

Tübingen AI Center - Competence Center for Machine Learning

Im Rahmen der Umsetzung der KI -Strategie der Bundesregierung wurden die KI -Kompetenzzentren weiter ausgebaut. Ende 2020 wurde mit der Unterzeichnung der Verwaltungsvereinbarung zur Verstetigung der KI -Kompetenzzentren von Bund und Sitzländern die Grundlage für eine institutionelle Förderung der KI -Kompetenzzentren gelegt. Dafür wird der Bund jährlich insgesamt bis zu 50 Millionen Euro und das jeweilige Sitzland eine Förderung in entsprechender Höhe bereitstellen. Mit diesem Ausbau sollen die Forschungs- und Lehrkapazitäten an den Kompetenzzentren in Berlin, Dortmund/Bonn, Dresden/Leipzig, München, Tübingen und am DFKI erheblich gestärkt werden. Der Start der institutionellen Förderung ist für den 01.07.2022 geplant.

KI-Forschungslandschaft

Seit vielen Jahren investiert das Bundesforschungsministerium in die Forschung zu Künstlicher Intelligenz. Der heutige Fortschritt und die geschaffenen Potenziale gehen nicht zuletzt auch auf diese Förderung zurück. Bereits 1988 wurde mit der Einrichtung des Deutschen Forschungszentrums für Künstliche Intelligenz (DFKI) frühzeitig ein sichtbarer Schwerpunkt in der KI -Forschung gesetzt. Zusammen mit den Forschungsinstituten der Fraunhofer-Gesellschaft, der Max-Planck-Gesellschaft und der Helmholzgemeinschaft sowie der KI -Forschung an den Universitäten und Hochschulen hat Deutschland eine leistungsfähige Wissenschafts- und Forschungslandschaft im Bereich KI , die eng mit der Industrie durch Beteiligung und Kooperationen verbunden ist.

Aufbau der europäischen Cloud-Infrastruktur "GAIA-X"

Damit die Wirtschaft künftig noch besser von den Chancen der KI profitieren kann, braucht Europa eine Antwort auf neue datenbasierte Geschäftsmodelle und Wertschöpfung. Daher arbeitet die Bundesregierung an GAIA-X – einer europäischen Cloud-Infrastruktur. Sie soll Sicherheit, Souveränität, Daten- und Vertrauensschutz gewährleisten und europäische Werte und Normen einhalten. In GAIA-X sollen KI-Forschungsergebnisse einfließen, um so die Wettbewerbsfähigkeit Europas weiter zu stärken.

Begleitforschung

Auch aus gesellschaftswissenschaftlicher Sicht wirft die Anwendung von KI -Methoden zahlreiche Fragen auf. Es gilt, technologische, ethische, rechtliche, soziale und kulturelle Aspekte gleichermaßen zu berücksichtigen und den Menschen in den Mittelpunkt der Entwicklung zu stellen. Daher wurden und werden im Rahmen von Begleitforschungen die Auswirkungen von KI auf den Menschen und die Gesellschaft (Projekt KiMeGe - KI – Mensch – Gesellschaft: Den Wandel des Mensch-Technik-Verhältnisses durch Künstliche Intelligenz ganzheitlich verstehen und bewerten) sowie verhaltenssteuernde und regulative Wirkungen von Algorithmen und den damit zusammenhängenden gesellschaftlichen Konsequenzen (Projekt GOAL - Governance von und durch Algorithmen - von algorithmischer Verhaltenssteuerung und Künstlicher Intelligenz) untersucht.

Plattform „Lernende Systeme – Die Plattform für Künstliche Intelligenz“

Um einen verantwortungsvollen Nutzen lernender Systeme zu erarbeiten, Innovationspotentiale von KI aufzuweisen sowie juristische, ethische und gesellschaftliche Frage zu erörtern, wurde die Plattform „Lernende Systeme – Die Plattform für Künstliche Intelligenz“ vom Bundesforschungsministerium initiiert. Sie soll den Dialog zwischen Wissenschaft, Wirtschaft, Gesellschaft und Politik fördern und Handlungsempfehlungen erarbeiten, um Deutschland international führend für Lernende Systeme zu positionieren.

KI-Fachkräftebasis ausbauen

Alexander von Humboldt-Professuren für Künstliche Intelligenz

Das BMBF möchte die weltweit klügsten Köpfe für die KI -Forschung nach Deutschland holen. Dazu sollen die Alexander von Humboldt-Professuren für Künstliche Intelligenz beitragen. Bis zu 30 Professorenstellen können damit in den kommenden Jahren zusätzlich geschaffen werden. Für experimentell arbeitende Wissenschaftler stellte das BMBF fünf Millionen Euro über fünf Jahre bereit. Theoretisch arbeitende Wissenschaftler erhalten 3,5 Millionen Euro pro Professur über fünf Jahre.

Durch die Alexander von Humboldt-Professuren für KI , die Einrichtung von Professuren an den KI-Kompetenzzentren und weiteren Initiativen des BMBF zur Unterstützung der Länder konnten seit 2018 bereits über 100 neue KI -Professuren besetzt werden.

Nachwuchsförderung

Das BMBF hat umfangreiche Maßnahmen in der KI -Nachwuchsförderung gestartet. Diese umfassen u.a. die Förderung von KI -Nachwuchswissenschaftlerinnen und KI -Nachwuchsgruppen, den Aufbau von KI -Laboren, DAAD Schools of Excellence in AI und Internationalen Zukunftslaboren für KI , die Förderlinie KI -Nachwuchs@FH für Fachhochschulen/HAW, Initiativen gemeinsam mit den Ländern, wie das Bund-Länder-Programm „ KI in der Hochschulbildung“, um KI wirksam in die Breite der Hochschulbildung zu tragen und die Fachkräfte von Morgen so mit einer wichtigen Kompetenz auszustatten sowie Initiativen für die Integration von KI in die berufliche Weiterbildung.

Künstliche Intelligenz in die Anwendung bringen

KI ist bereits praxistauglich und unterstützt schon heute bei der Bewältigung komplexer Herausforderungen in der Arbeitswelt, beim Klimawandel, in der Mobilität oder Gesundheitsversorgung. Das Bundesforschungsministerium fördert die anwendungsorientierte Forschung, um weitere Innovationen voranzubringen. In den Digitalen FortschrittsHubs Gesundheit werden KI -Methoden eingesetzt, um die medizinische Versorgung zu verbessern. Weitere Anwendungshubs im Bereich Kreislaufwirtschaft werden zurzeit eingerichtet. Mit der Fördermaßnahme KI4KMU werden speziell kleine und mittlere Unternehmen bei der Erforschung, Entwicklung und Anwendung von KI gefördert.

Daneben gibt es bereits zahlreiche Forschungsprojekte, deren Ergebnisse vielversprechend für die Anwendung sind. Beispielsweise arbeiten Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler im Forschungsprojekt ALICE III daran, wie Offshore-Windkraftanlagen mit Hilfe Künstlicher Intelligenz noch effektiver grünen Strom produzieren können. Sie verfolgen dabei das Ziel, dass Anlagen wie Offshore-Windparks sich künftig selbstständig mithilfe von KI optimal an wechselnde Umwelt- und Lastbedingungen anpassen können. In einem weiteren Projekt hat das Medizintechnik-Unternehmen Ottobock eine Handprothese entwickelt, die auf Künstlicher Intelligenz basiert. Handamputierte können sie intuitiv mit der Kraft ihrer Gedanken steuern und dadurch ein aktives, eigenständiges Leben führen. Diese Beispiele zeigen, wie KI zum Wohl des Menschen und der Umwelt eingesetzt werden kann.

Schulterschluss in Europa

Europa ist der größte Marktteilnehmer weltweit. Europa muss sich deshalb zum Ziel setzen, auch bei KI einen Wertschöpfungsanteil zu erreichen, der seiner wirtschaftlichen Stärke entspricht. Dazu bedarf es eines Schulterschlusses in Europa, ein Mehr an Forschung im engen Zusammenwirken von Wirtschaft und Wissenschaft, aber vor allem einer neuen Gründerdynamik im Bereich KI . Für eine „ AI made in Europe" arbeiten wir kontinuierlich an der Vernetzung auf europäischer Ebene.

Künstliche Intelligenz für die Menschen

Künstliche Intelligenz

Dass künstliche Intelligenz in einer Software steckt, kann man von außen oft gar nicht mehr erkennen. Denn die Zukunftstechnologie von einst hat längst den Sprung in den Alltag geschafft. Auch wenn es zum denkenden Computer und völlig autonomen Roboter noch ein weiter Weg ist.Die Suche nach dem »allgemeinen Problemlöser«, wie er seit den 1960er Jahren herbeigesehnt wurde, der jedes Problem mit Hilfe überlegener Algorithmen löst, steht heute nicht mehr im Mittelpunkt. Pragmatismus ist angesagt: für konkrete Probleme die besten Lösungen finden. Und das kann durchaus nach viel Raffinesse verlangen.

Das Machine Learning, das Maschinenlernen, ist die Grundlage, auf der fast jede KI-Software aufbaut. Künstliche neuronale Netze beispielsweise schaffen es anhand gewaltiger Mengen an Trainingsdaten, verborgene Muster erkennen. Dieses »Deep Learning« zu erstaunlichen Fortschritten in kürzester Zeit geführt.

»Siri, wie funktioniert eigentlich KI?« Die größte Berührungsfläche mit dem Alltag bieten derzeit Anwendungen in der Spracherkennung. »Smarte Technologie« soll den Umgang mit dem Computer intuitiver und schneller machen.

Seitdem Computer erkennen können, was auf einem Bild zu sehen ist, stehen plötzlich völlig neue Anwendungsfälle im Raum: Autonomes Fahren funktioniert nur, wenn das Fahrzeug die Daten einer Kamera oder anderer Sensoren interpretieren kann. Auch die Überwachungstechnologie profitiert von diesen Fortschritten.

In Forschung und Entwicklung verspricht künstliche Intelligenz eine Revolution: Lernfähige Systeme sollen beispielsweise verborgene Gesetzmäßigkeiten aufspüren oder unkonventionelle Problemlösungen finden, die einem Menschen entgehen würden.

Das größte Aufsehen erregen regelmäßig die Erfolge der KI in der Welt der Strategiespiele. Mit Schach, Go, Poker und Starcraft haben künstlich intelligente Computer inzwischen die Klassiker ganz unterschiedlicher Genres geknackt und dabei »übermenschliches« Niveau erreicht.

Künstliche Intelligenz, Bachelor: Hochschule Landshut

Künstliche Intelligenz (KI) ist eine Schlüsseltechnologie mit weitreichenden Auswirkungen auf unsere Gesellschaft. Mit dem Bachelorstudiengang Künstliche Intelligenz möchten wir Expertinnen und Experten in diesem Bereich ausbilden, die die Stärken, Schwächen und das Potential von KI verstehen, dieses Wissen in unsere Gesellschaft tragen und damit die Region stärken und wettbewerbsfähiger machen.

Wir möchten Studierende in die Lage versetzen, aktuelle Forschungsergebnisse aus dem Bereich der Künstlichen Intelligenz zu verstehen, einzuordnen und selbst zu implementieren. Dabei setzen wir auf ein solides Fundament aus Informatik und Mathematik, zusammen mit praxisbezogenen Data Science Modulen. Der Studiengang hat ein starkes Rückgrat aus KI-Modulen, wobei ein besonderes Augenmerk auf Modulen aus dem Teilbereich des maschinellen Lernens liegt. Natürlich werden den Studierenden auch ethische Aspekte der KI und die Nachhaltigkeit von KI-Lösungen nähergebracht.

Anwendungen der Künstlichen Intelligenz sind sehr vielfältig, dies bildet der Studiengang durch zahlreiche Wahlmöglichkeiten (6 Wahlpflichtmodule) in den fortgeschritteneren Semestern ab. Zu den verschiedenen Vertiefungssäulen des Studiengangs gehören u.a. KI-Anwendungen aus dem Bereich des autonomen Fahrens, der Medizin, der Robotik, der Virtual / Mixed Reality und der Mensch-Maschine-Interaktion. Um den Studierenden diese Anwendungsvielfalt anbieten zu können, arbeiten wir studiengangs- und fakultätsübergreifend zusammen und nutzen beispielsweise unsere Expertise aus den Studiengängen Automobilinformatik (Autonomes Fahren) und Biomedizinische Technik (KI in der Medizin / im Gesundheitswesen).

Zusätzlich zum vorgesehenen Praxissemester erhalten die Studierenden über das AI Innovation Lab weitere Anknüpfungspunkte an die regionale Industrie, können mit Unternehmen an KI-bezogenen Projekten arbeiten und lernen dabei, worauf es in der Praxis im Hinblick auf Künstliche Intelligenz wirklich ankommt.

Absolventinnen und Absolventen des Studiengangs erwarten hervorragende Berufsaussichten. Mögliche Berufsbezeichnungen auf dem Arbeitsmarkt sind:

• Machine Learning Engineer / ML Architect / ML Solutions Architect

• Data Scientist

• AI Engineer / AI Specialist / Embedded AI Engineer

• Big Data Engineer / Big Data Developer / Data Architect / Data Engineer

• Software Developer AI & ML

• Computer Vision / Deep Learning Engineer

• Natural Language Processing Specialist

• Head of AI / Head of Data Science / Head of ML / Head of Search

Nach dem Bachelorstudium kann ein Masterstudiengang Informatik (M.Sc.), Wirtschaftsinformatik (M.Sc.) oder Applied Research in Engineering Sciences (M.Sc.) an der Hochschule Landshut angeschlossen werden.