Selbstverständnis

Wir sehen das Thema Künstliche Intelligenz und Data Science als eines der Zukunftsthemen mit einem Querschnittscharater für viele Disziplienen an. Daher ist es wichtig hier u.a. im Master-Bereich sowie beim Übergang zu Promotionen Strukturen zu schaffen. Hier möchte das Interdisziplinäre Institut für „Angewandte Künstliche Intelligenz und Data Science Ruhr“ der Hochschule Bochum ansetzen und aus der erweiterten Ruhrregion hinaus einen Beitrag für die akademische Masterausbildung und für die innovativen Unternehmen in NRW leisten. Besonderes Merkmal des Institutes ist sein breiter, interdisziplinärer Charakter. Beinah alle Fachbereiche der Hochschule sind beteiligt. Die Analyse von Daten und deren Nutzbarmachung geht weit über den inneren Kreis der Informatik und Statistik hinaus. Die Anwendungsfelder wie Intelligente Mobilität, Industrie 4.0, Geo-Daten-Analyse, Robotik, SmartWater-Sensornetzwerke und die Anpassung von Wirtschaftsmodellen und Vorgehensmodellen machen diesen Bereich der digitalen Transformation zu einer der Definition interdisziplinären Aufgabe.

 

AI & Data Science-Module

An den verschiedenen Fachbereichen und Standorten gibt es ein spannendes und umfangreiches Angebot zu Modulen rund um AI & Data Science, welches für Master-Studierende der BO bzw. der Ruhr-Master-School zur Verfügung steht. Wir konzentrieren uns hier auf das Master-Angebot, wobei es auch im Bachelor viele hervorragende Möglichkeiten gibt.

An folgenden Modulen wirken Mitglieder des AKIS mit:

Maschinelles Lernen und Data Mining

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/ 

Data Science

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/ 

Angewandte KI und Maschinelles Lernen

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


Smart Robotics

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/ 

Einführung in die KI

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/ 

Big Data

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/   

Computer Vision für Autonomes Fahren

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


Context-aware und Mobile Computing

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.

 


Ruhr Turtlebot Competition

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/ 

Wassermengenwirtschaft und Hydrometrie

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


Digitalisierung im industriellen Umfeld

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.


Production & Logistics Management

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


Für diese Module stehen auf der Seite Ressourcen diverse gemeinsam genutzte Lehrmaterialien und Unterlagen zur Verfügung. Darüber hinaus werden Teilnehmer dieser Kurse aktiv zu den weiteren Veranstaltungen eingeladen bzw. gestalten diese mit.

Promotionsmöglichkeiten

coming soon

Kontakt:

Prof. Dr. Christian Bockermann (Institutsleiter)
Hochschule Bochum
Campus Bochum - Raum AW 01-32
Fachgebiet Wirtschaftsinformatik und Data Science
Am Hochschulcampus 1
44801 Bochum

E-Mail: christian.bockermann@hs-bochum.de
Tel.: +49 234 3210655

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