Kurz und Knapp

  • Maschinelles Lernen ist ein wichtiger Trend in Wissenschaft und Wirtschaft. Das Karlsruher Institut für Technologie macht Studierende fit für die Berufswelt.
  • Im Labor für angewandte Machine Learning Algorithmen lernen Studierende Werkzeuge zur Datenaufbereitung und Programmdesign kennen und entwickeln eigene KI-Projekte.
  • Ziel ist es, die Erfahrungen aus dem Labor für die Lehre in weiteren KIT-Fakultäten einzusetzen.

In Karlsruhe entwickeln Studierende eigene KI-Projekte

Maßgeschneiderte IT-Produkte, Wettervorhersagen und personalisierte Medizin: Maschinelles Lernen ist ein wichtiger Bestandteil von Wissenschaft und Wirtschaft. Ein Erfolgsfaktor für den Einsatz der Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) ist die Erfahrung. Am Karlsruher Institut für Technologie (KIT) trainieren die Studierenden daher bereits im Bachelorstudium.
Im Labor für angewandte Machine Learning Algorithmen, kurz LAMA, beschäftigen sich die Studierenden der Elektrotechnik und Informationstechnik schon in den ersten Semestern des Studiums mit KI-Verfahren, die bis vor wenigen Jahren nur Fachleuten zugänglich waren. Sie üben sich an praktischen Herausforderungen, lernen die vielfältigen Möglichkeiten und die Grenzen des Maschinellen Lernens kennen und entwickeln innovative Lösungen.

Die sind nicht nur in der Wissenschaft gefragt. Auch etablierte Unternehmen und junge Ausgründungen wollen sie nutzen, um neue Geschäftsfelder zu generieren – vom Sprachassistenten über Industrie 4.0 bis zum Autonomen Fahren. „Wir wollen unsere Studierenden fit machen für die Aufgaben in Industrie und Forschung“, sagen die Leiter des Instituts für Technik der Informationsverarbeitung (ITIV) des KIT, die Professoren Jürgen Becker, Eric Sax und Wilhelm Stork, über LAMA. „Dazu gehört es, früh im Studium die aktuellen Werkzeuge kennen zu lernen, um sie dann immer wieder im Einsatz einzuüben.“

Im Labor stehen Hochleistungsrechner der neusten Generation zur Verfügung: Maschinelles Lernen braucht nicht nur enorm viel Rechenleistung, sondern auch riesige Datenmengen. „Im ersten Teil des LAMA vermitteln wir den Studierenden die wesentlichen Werkzeuge etwa zu Datenaufbereitung und Programmdesign“, erläutert Simon Stock, einer der Betreuer des LAMA. „Im zweiten Teil entlassen wir sie dann in die ‚Wildnis‘.“

In der Praxisphase, auch „Into the wild-Phase“ genannt, haben die Studierenden vier Wochen Zeit, das Gelernte in eigenen Projekten umzusetzen: von Solar-Stromprognosen über Bilderkennung bis hin zu einem rückenfreundlichen Bürostuhl. „Auf diese Weise haben im vergangenen Sommersemester 30 Studierende gelernt, Herausforderungen zu erkennen, wissenschaftlich zu formalisieren und kreativ mit KI-Methoden zu lösen.“

„Die Motivation der Studierenden ist wirklich hoch“, sagt LAMA-Betreuerin Gabriela Molinar, „sie bringen ihre eigenen Projekte mit. Eigene Ideen zu verfolgen, hilft, wenn man in die zähen Phasen der Entwicklung kommt.“ Positive Bilanz ziehen auch die Studierenden: „Anstrengend, aber sehr interessant. Ideal wäre nun ein Aufbaukurs im nächsten Semester.“

Das unterstützen die Professoren nicht zuletzt auch mit Blick auf die hohe gesellschaftliche Relevanz der KI: „Das Thema braucht interessierte Mitmenschen, die mitreden können, und gut ausgebildete technische Fachleute, die den Wandel aktiv gestalten.“ Ihr Ziel ist es nun, die Erfahrungen aus dem LAMA für die Lehre in weiteren Fakultäten einzusetzen.

05.09.2019

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