In diesem Modul lernen die Studierenden verschiedene Komponenten innerhalb des weiten Bereichs der KI kennen; sie werden auch (a) verschiedene Arten des maschinellen Lernens (überwachtes, unüberwachtes, verstärkendes und tiefes Lernen) verstehen; (b) Arten von künstlichen neuronalen Netzen; (c) System1/System 2-Denken, rechtliche Fragen in der KI/ML und Probleme bei der Abstimmung von maschinellen und menschlichen Zielen in KI/ML-Anwendungen.

In diesem Modul erfahren die Studierenden, welchen Beitrag zum KI-Fortschritt (a) voll entwickelte und mittelmäßige (und sich noch entwickelnde) Technologien leisten; (b) mittelmäßige und sich noch entwickelnde Technologien sowie aufkommende Technologien und (c) Erkenntnisse aus Kurzweils Law of Accelerating Returns, um zu lernen, wie die kreative Integration mehrerer Technologien im Laufe der Zeit den KI-Fortschritt beschleunigt.

Der Schwerpunkt dieses Moduls liegt auf den Fähigkeiten der KI, die im Zusammenhang mit dem, was wir über menschliche Fähigkeiten wissen, bewertet werden; die Studierenden lernen die Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI kennen und verstehen die wichtigsten Vor- und Nachteile der KI. Darüber hinaus werden die Studierenden mit einer Vielzahl von KI/ML-Anwendungsfällen (oder Anwendungsbeispielen im Unternehmenskontext) konfrontiert; dies wird dazu beitragen, dass sie mit dem Einsatz von KI/ML in verschiedenen Branchen und Unternehmen innerhalb einer Branche vertraut werden.

In diesem Modul bewerten wir die Auswirkungen der KI aus zwei gegensätzlichen Blickwinkeln: Zum einen lernen die Studierenden die sehr beeindruckenden Produktivitätsgewinne kennen, die in absehbarer Zukunft von der KI erwartet werden, zusammen mit dem entsprechenden Anstieg der KI-Investitionen/Infrastruktur und des BIP-Wachstums; zum anderen werden Prognosen über dramatische Arbeitsplatzverluste durch die Einführung von KI/ML vorgestellt, die leider ein ernüchterndes Bild ergeben. Schließlich werden die Studierenden die Herausforderungen bewerten, die mit der Modellierung des menschlichen Urteilsvermögens durch maschinelles Lernen verbunden sind, und die Auswirkungen der Automatisierung und der KI-Kluft untersuchen.

Dieses Modul konzentriert sich auf Vergleiche und Kontraste auf mehreren Ebenen; auf Unternehmensebene kann beispielsweise die Konzentration auf unternehmensspezifische KI-Strategien zu Erkenntnissen über erfolgreiche Ansätze zur Nutzung der Stärken des Unternehmens führen. Ebenso sensibilisiert die Fokussierung auf Nationen die Studierenden für regionale/kulturelle/politische Kräfte, die die Einführung und den Einsatz von KI beeinflussen; ein branchenspezifischer Fokus kann viele Anwendungsfälle hervorbringen, von denen die Studierenden lernen können; und schließlich kann die Fokussierung auf spezifische Geschäftsfunktionen innerhalb eines Unternehmens eine durchdachte Übung sein, um den KI-Einsatz innerhalb eines Unternehmens über alle Geschäftsfunktionen hinweg eng zu integrieren. Die Diskussion in diesem Modul legt den Schwerpunkt auf viele KI-Anwendungsfälle.

Dieses Modul konzentriert sich auf Bereiche innerhalb der KI-Branche, die aufgrund ihres vielversprechenden Potenzials zur Unterstützung neuer Entdeckungen und neuer Anwendungsfälle schnell wachsen. Die Studierenden lernen etwas über die Geschichte der generativen KI, die Marktgröße und die Wachstumsrate sowie spannende Wege für potenzielle Innovationen bei generativen KI-Anwendungen. Darüber hinaus werden die Studierenden das Konzept der erklärbaren KI (Explainable AI) als potenzielles Instrument zur Überwindung der inhärenten LIMITs, die den KI/ML-Vorhersagen und -Empfehlungen zugrunde liegen, erforschen, d. h. das Fehlen von Erklärungen oder Begründungen für diese Vorhersagen und Empfehlungen.

Die Studierenden verstehen die Schlüsselelemente von zwei wichtigen Konzepten in der KI-Praxis: KI-Ethik und verantwortungsvolle KI. Die Studierenden sind in der Lage, die Grundlagen der KI-Ethik und des Anthropomorphismus zu beschreiben; sie lernen moralische/ethische Dilemmata oder Befangenheitsfragen kennen, mit denen KI-Systeme oder -Geräte konfrontiert werden können; im Rahmen des breiten Bereichs der verantwortungsvollen KI entwickeln die Studierenden ein Verständnis für Fairness, Transparenz, Verantwortlichkeit und Sicherheitskonzepte. Schließlich werden die Studierenden angesichts des sich abzeichnenden und aktuellen Rechtsrahmens für KI auf globaler Ebene etwas über verantwortungsvolle KI-Praktiken im Zusammenhang mit dem Umgang mit Daten, Datenschutz und Compliance lernen.

Dieses Modul enthält die abschließende Kursbeurteilung, mit der Ihr Verständnis des Kursmaterials und Ihre Fähigkeit, das im Kurs erworbene Wissen anzuwenden, beurteilt werden sollen.