Plug-in-Module
Interdisziplinär, innovativ und kooperativ: In Plug-in-Modulen arbeiten Studierende mit Kommiliton:innen aller Schools an Projekten, die Fachgrenzen sprengen. So entwickeln sie individuelle Talente und Kompetenzen in unterschiedlichsten Zukunftsfeldern.
Plug-in-Module im Sommersemester 2025
AI & Digitization
Dieses Seminar bietet eine praktische Einführung in Prompt-Engineering und verantwortungsvolles KI-Management mit Large Language Models (LLMs). Die Teilnehmer erlernen Prompting-Techniken und untersuchen gleichzeitig die ethischen und rechtlichen Implikationen der KI-Texterstellung. Durch interaktive Sitzungen und Übungen aus der Praxis entwickeln die Teilnehmenden ihre Fähigkeiten zum effektiven Promptiong und zum verantwortungsvollen KI-Einsatz weiter. Der 1,5-stündige Workshop wird in englischer Sprache abgehalten und erfordert den vorherigen Abschluss des Moduls SOT53404.
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Welche Rolle spielen Vielfalt und soziale Ungleichheit bei der Entwicklung, Nutzung und Auswirkungen von KI? Das Modul vermittelt Fähigkeiten, um die Beziehung zwischen KI, Diversity und sozialer Ungleichheit in verschiedenen gesellschaftlichen Bereichen zu analysieren. Zu den Kernthemen gehören eine Analyse der Kontexte, in denen KI entsteht, und die Rolle, die Vielfalt in diesen Kontexten spielt; eine Reihe von Anwendungsbereichen, wie Medizin, Personalwesen, Predictive Policing, Social Media, in denen Vielfalt eine besondere Rolle spielt; und Fragen der Nord-Süd-Beziehungen und der globalen Gerechtigkeit im Zusammenhang mit KI.
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In dem Modul setzen sich die Studierenden mit den Grundlagen und Konzepten der Regulierung von KI sowie der Bewertung der Risiken und Chancen von KI-Anwendungen auseinander.
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In dem Seminar entwickeln die Studierenden ein kritisches Verständnis der Auswirkungen von Machine-Learning-Technologien und die Verantwortung von Anwenderinnen und Anwendern in diesem Bereich zu vermitteln.
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In diesem Kurs beschäftigen sich die mit den Grundlagen des Societal Computings. Im Mittelpunkt stehen dabei die ehtischen, gesellschaftlichen und auch kulturellen Implikationen von datengetriebenen, algorithmischen Anwedungen. Die Studierenden erforschen menschenzentrierte Daten, um Muster aufzudecken, Theorien über gesellschaftliches Verhalten zu testen und ethische Dimensionen der Datenanalyse zu reflektieren.
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