Im Modul werden die Grundlagen und Techniken des Überwachten und Unüberwachten Maschinellen Lernens behandelt. Zum Einsatz kommen u.a. NumPy, sklearn und Keras.

• Professor:in: Prof. Dr. Jörg Frochte
• Bachlor oder Master: Bachelor
• Studiengänge: Technische Informatik, Mechatronik & IT 
• Als Wahlmodul geöffnet: Ja
• Vorkenntnisse: Grundkenntnisse in Python, sowie Grundlagen Mathematik aus dem Studium für Informatiker/Ingenieure
• Link zum Studiengang: 

1. Technische Informatik: https://www.hochschule-bochum.de/studium-lehre/studienangebote/bachelorstudiengaenge/technische-informatik/ 
2. Mechatronik & IT: https://www.hochschule-bochum.de/studium-lehre/studienangebote/bachelorstudiengaenge/mechatronik-und-informationstechnologie/ 

Das Modul gibt einen Überblick über die datengetriebene Entscheidungsfindung mit Hilfe von Methoden des Maschinellen Lernens. Es werden Grundlagen von Python, der Datenvorverarbeitung sowie der Modellierung vorgestellt und in praktischen Übungen anhand von Beispieldaten angewendet.

• Professor:in: Prof. Dr.-Ing. Christian Bockermann
• Bachlor oder Master: Bachelor
• Studiengänge: BWL/VWL, W-Ing, IBM und Wirtschaftsinformatik
• Als Wahlmodul geöffnet: Ja
• Vorkenntnisse: Grundkenntnisse in Statistik und Programmierung sind hilfreich
• Links zum Studiengang: 

1. Wirtschaft: https://www.hochschule-bochum.de/bwl/
2. Wirtschaftsinformatik: https://www.hochschule-bochum.de/wirtschaftsinformatik/ 
3. IBM: https://www.hochschule-bochum.de/studium-lehre/studienangebote/bachelorstudiengaenge/international-business-and-management/ 

Im Modul wird (Deep) Reinforcement Learning und Evolutionäres Lernen behandelt. Zum Einsatz kommen u.a. Python, Keras und OpenAI Gym.

• Professor:in: Prof. Dr. Jörg Frochte
• Bachlor oder Master: Master
• Studiengänge: Technische Informatik
• RMS / als Wahlmodul geöffnet: Ja
• Vorkenntnisse: Grundkenntnisse in Überwachtem Lernen i.W. neuronale Netze
• Link zum Studiengang: https://www.hochschule-bochum.de/studium-lehre/studienangebote/masterstudiengaenge/technische-informatik/

Im Modul werden mit Bezug auf die mobile Robotik Themen der Wahrscheinlichkeit, Planung, Entscheidungsfindung, überwachtes und unüberwachtes maschinelles Lernen, sowie die Optimale Regelung behandelt.

• Professor:in: Prof. Dr.-Ing. Daniel Schilberg
• Bachlor oder Master: Master
• Studiengänge: Maschinenbau, Mechatronik
• RMS / als Wahlmodul geöffnet: Ja
• Vorkenntnisse: /
• Link zum Studiengang: 

1. Maschinenbau: https://www.hochschule-bochum.de/studium-lehre/studienangebote/masterstudiengaenge/maschinenbau/ 
2. Mechatronik: https://www.hochschule-bochum.de/studium-lehre/studienangebote/masterstudiengaenge/mechatronik/ 

Das Modul beschäftigt sich u.a. mit der Fragestellung "Was ist KI?". Weitere Bestandteile sind: Einführung Python und Keras, (Un-)Supervised Learning, Reinforcement Learning, GAN und Machine Learning Grundlagen.

• Professor:in: Prof. Dr.-Ing. Stefan Müller-Schneiders
• Bachlor oder Master: Bachelor
• Studiengänge: Informatik
• Als Wahlmodul geöffnet: Nein
• Vorkenntnisse: Programmieren, Mathematik 1 und Mathematik 2 
• Link zum Studiengang: https://www.hochschule-bochum.de/informatik/ 

Es werden Fertigkeiten zur Handhabung von großen und unstrukturierten Datenmengen sowie deren effiziente Analyse erlent. Dazu werden Daten von realen Sensoren, mobilen Geräten und aus open-data-Quellen, und unter Berücksichtigung auch ethischer und legaler Gesichtspunkte, verwendet. Big-Data-Anwendungsszenarien und Verarbeitungstechniken, Infrastrukturen und Ecosysteme für die Analyse großer Datenmengen (inkluse MapReducc-Techniken und Apache Hadoop) werden gezeigt. Es werden Grundlagen von NOSQL-Datenbanksystemen sowie von modernen Konzpeten zu verteilter Datenhaltung besprochen. Explorative und strukturierende Analysemethoden, u.a. Datenvisualisierung und machine learning-basierte Techniken kommen zur Anwendung.

• Professor:in: Prof. Dr. rer. nat. Henrik Blunck
• Bachlor oder Master: Master
• Studiengänge: Informatik, E-Technik
• RMS / als Wahlmodul geöffnet: Ja
• Vorkenntnisse: /
• Link zum Studiengang: 

1. Informatik: https://www.hochschule-bochum.de/studium-lehre/studienangebote/masterstudiengaenge/informatik/ 
2. E-Technik: https://www.hochschule-bochum.de/studium-lehre/studienangebote/masterstudiengaenge/master-elektrotechnik/   

Das Modul beschäftigt sich mit der Einführung in das Autonome Fahren (Level), Sensoren / Sensordatenfusion, Computer Vision und Einführung in Carla.

• Professor:in: Prof. Dr.-Ing. Stefan Müller-Schneiders
• Bachlor oder Master: Master
• Studiengänge: Informatik
• Vorkenntnisse: Bachlormodule Informatik
• Link zum Studiengang: https://www.hochschule-bochum.de/studium-lehre/studienangebote/masterstudiengaenge/informatik/ 

Context-aware Computing kann sowohl als Teildisziplin als auch als Anwendungsdomäne von KI verstanden werden, und hat vordringlich die Konzeption und Realisierung von intelligenten Assistenten zur Aufgabe, die selbsttätig Kontexte und Kontextänderungen wahrnehmen, interpretieren und passend auf solche reagieren.

• Professor:in: Prof. Dr. rer. nat. Henrik Blunck
• Bachlor oder Master: Bachelor
• Studiengänge: Informatik, als Wahlpflichtfach für Elektrotechnik
• Als Wahlmodul geöffnet: Ja
• Vorkenntnisse: Programmierung in Java
• Link zum Studiengang: 
  Informatik: https://www.hochschule-bochum.de/informatik/
  E-Technik: https://www.hochschule-bochum.de/elektrotechnik/

Im Modul wird das gleichzeitige Lokalisieren und Kartieren mit einem ROS basierten mobilen Roboter behandelt.

• Professor:in: Prof. Dr.-Ing. Daniel Schilberg
• Bachlor oder Master: Master
• Studiengänge: Maschinenbau, Mechatronik
• RMS / als Wahlmodul geöffnet: Ja
• Vorkenntnisse: Grundkenntnisse in Python
• Link zum Studiengang: 

1. Maschinenbau: https://www.hochschule-bochum.de/studium-lehre/studienangebote/masterstudiengaenge/maschinenbau/ 
2. Mechatronik: https://www.hochschule-bochum.de/studium-lehre/studienangebote/masterstudiengaenge/mechatronik/ 

In dem Modul werden neben den Grundagen der quantitativen Wasserwirtschaft, Kompetenzen zur Analyse von wasserwirtschaftlichen Daten gegeben. Zum Einsatz kommt Matlab und R.

• Professor:in: Prof. Dr.-Ing. Christoph Mudersbach
• Bachlor oder Master: Master
• Studiengänge: Bauingenieurwesen, Umweltingenieurwesen
• RMS / als Wahlmodul geöffnet: Nein
• Vorkenntnisse: Grundkenntnisse in Hydromechanik und Hydrologie
• Link zum Studiengang: https://www.hochschule-bochum.de/studium-lehre/studienangebote/masterstudiengaenge/umweltingenieurwesen/ 

Im Modul werden die unterschiedliche Aspekte der Digitalisierung in der industriellen Praxis beleuchtet - von der eingesetzten Software (ERP, MES, CAD/ CAM) über die Analyse von Daten (Exploartive Visualisierung, Machine Learning, KI) bis hin zu konkreten praktischen Anwendungen im Produkions- und Logistikumfeld.

• Professor:in: Prof. Dr. Andreas Merchiers
• Bachlor oder Master: Bachelor
• Studiengänge: Wirtschaftsingenieurwesen Bau, Maschinenbau, Elektrotechnik, Wirtschaftsinformatiker
• Als Wahlmodul geöffnet: Nein
• Vorkenntnisse: /
• Link zum Studiengang: 
  1. Wirtschaftsinformatik: https://www.hochschule-bochum.de/wirtschaftsinformatik/
  2. Wirtschaftsingenieurwesen: https://www.hochschule-bochum.de/fbw/studium-und-weiterbildung/bachelor/wing/ 

Im Modul werden aktuelle Herausforderungen und Lösungsansätze in den Bereichen Produktion und Logistik erarbeitet. Ein Schwerpunkt dabei liegt im Bereich Digitalisierung.

• Professor:in: Prof. Dr. Andreas Merchiers
• Bachlor oder Master: Master
• Studiengänge: Master of International Management (MIM)
• RMS / als Wahlmodul geöffnet: Ja
• Vorkenntnisse: /
• Link zum Studiengang: https://www.hochschule-bochum.de/fbw/studium-und-weiterbildung/master/mim/