Künstliche Intelligenz (KI) bezeichnet die Fähigkeit von Maschinen, menschliches Denken nachzuahmen, Daten zu analysieren, Muster zu erkennen und selbstständig Entscheidungen zu treffen.

Dabei umfasst Künstliche Intelligenz eine Vielzahl an Technologien, wobei der Schwerpunkt der FH Wedel auf dem maschinellen Lernen liegt. Besonders im Fokus stehen dabei Computer Vision, natürliche Sprachverarbeitung, Generative KI (GenAI), Large Language Models (LLMs), Reinforcement Learning und graphenbasierte neuronale Netze. Unsere Expertise in diesen Bereichen ermöglicht es uns, innovative Anwendungen zu erforschen und praxisnahes Wissen zu vermitteln. Insbesondere GenAI und LLMs revolutionieren derzeit viele Branchen, und wir setzen uns dafür ein, diese Entwicklungen aktiv mitzugestalten. Unser Ziel ist es, die FH als eine der führenden Ausbildungsstätten für Künstliche Intelligenz zu etablieren und ihre Position in der Spitzenforschung und Lehre kontinuierlich auszubauen.

Künstliche Intelligenz hat heute eine immense Relevanz und wird in der Zukunft eine noch tiefgreifendere Rolle spielen, da sie nahezu alle Branchen und gesellschaftlichen Bereiche transformiert. Von der Automatisierung in der Industrie über personalisierte Medizin bis hin zu intelligenten Assistenzsystemen – KI verändert die Art und Weise, wie wir arbeiten, leben und interagieren. Für die FH Wedel ist dieses Thema von besonderer Bedeutung, da wir diese Entwicklung nicht nur beobachten, sondern aktiv mitgestalten wollen. Unser Ziel ist es, durch eine erstklassige Ausbildung die nächste Generation von KI-Expertinnen und -Experten auszubilden, die Innovationen vorantreiben und die Zukunft dieser Schlüsseltechnologie mitgestalten.

Die FH Wedel beschäftigt sich intensiv mit dem Thema Künstliche Intelligenz und treibt Forschung sowie Lehre in diesem Bereich aktiv voran. Neben zahlreichen Projekten und Initiativen spielt die Vermittlung von KI-Kompetenzen eine zentrale Rolle. Eine breite Auswahl an Lehrveranstaltungen deckt sowohl theoretische Grundlagen als auch praxisnahe Anwendungen ab. Jedes Semester entstehen zudem viele Abschlussarbeiten, die sich mit aktuellen Fragestellungen der KI auseinandersetzen und innovative Lösungsansätze erarbeiten.

Die Lehrveranstaltungen bieten einen umfassenden Überblick über verschiedene Aspekte der Künstlichen Intelligenz:

• Aktuelle Entwicklungen in der Informatik gibt Einblicke in neueste Trends und Innovationen, die das Feld der KI und angrenzende Disziplinen prägen.
• Anwendungen der Künstlichen Intelligenz behandelt konkrete Einsatzgebiete von KI-Technologien in Wirtschaft, Wissenschaft und Gesellschaft.
• Applied Data Science and Machine Learning vermittelt praxisnahe Methoden zur Analyse und Nutzung von Daten für KI-Modelle.
• Business Intelligence zeigt, wie KI-gestützte Analysen und datengetriebene Entscheidungen Unternehmen strategisch voranbringen.
• Computer Vision fokussiert sich auf die Verarbeitung und Analyse von Bild- und Videodaten mithilfe KI-basierter Methoden.
• Deep Learning vertieft neuronale Netzwerke und deren Anwendung in komplexen KI-Modellen.
• Exploratory Data Analysis lehrt Methoden zur ersten Untersuchung und Visualisierung von Daten, um Strukturen und Muster zu erkennen.
• GenAI für Studium und Beruf beleuchtet die Nutzung Generativer KI in akademischen und beruflichen Kontexten.
• KI & Recht thematisiert rechtliche Rahmenbedingungen, ethische Fragestellungen und regulatorische Herausforderungen im KI-Bereich.
• Machine Learning bietet eine fundierte Einführung in die Konzepte und Algorithmen des maschinellen Lernens.
• Methoden der KI vermittelt grundlegende und fortgeschrittene Techniken der Künstlichen Intelligenz.
• Praktikum Data Science ermöglicht es Studierenden, ihre theoretischen Kenntnisse in realen Projekten anzuwenden.
• Projekt Data Science bietet eine Plattform zur eigenständigen Entwicklung datengetriebener Anwendungen.
• Smart Data behandelt Strategien zur effizienten Nutzung großer und komplexer Datenmengen.
• Softcomputing stellt alternative KI-Ansätze vor, die mit unscharfen, unsicheren oder unvollständigen Informationen arbeiten.
• Workshop Data Engineering vermittelt praxisnahe Kenntnisse zur Verarbeitung und Verwaltung großer Datenmengen.

Diese vielfältigen Angebote ermöglichen es Studierenden, fundierte Kenntnisse und praktische Fähigkeiten im Bereich der Künstlichen Intelligenz zu erwerben und sich gezielt auf zukünftige Herausforderungen in Wissenschaft und Wirtschaft vorzubereiten.

In den Lehrveranstaltungen wird das Thema Künstliche Intelligenz sowohl theoretisch als auch praktisch vermittelt. Durch eine Vielzahl von Übungen, Praktika und Projekten erhalten Studierende die Möglichkeit, ihr Wissen direkt anzuwenden und praxisnahe Erfahrungen zu sammeln. Besonders in projektbasierten Arbeiten könnten künftig auch Schulen als Kooperationspartner eingebunden werden. Dies würde nicht nur den Wissenstransfer fördern, sondern auch frühzeitig Begeisterung für KI wecken und die nächste Generation auf den verantwortungsvollen Umgang mit dieser Schlüsseltechnologie vorbereiten.

Die FH Wedel verfügt über eine leistungsfähige Infrastruktur, die optimale Bedingungen für die Forschung und Lehre im Bereich Künstliche Intelligenz bietet. Mit sechs Rechenzentren, darunter zwei besonders leistungsstarke Rechner für KI-Berechnungen, sind wir bestens ausgestattet, um komplexe KI-Modelle und datenintensive Anwendungen zu entwickeln und zu testen. Darüber hinaus setzen wir auf eine Vielzahl von Inhousesoftwarelösungen, die den Studierenden praxisorientierte Einblicke in die Entwicklung von KI-Software ermöglichen. Der kontinuierliche Ausbau dieser Software ist entscheidend, um Studierenden vertiefte Einblicke in die praktischen und technischen Dimensionen der KI-Entwicklung zu bieten und ihnen somit eine fundierte, praxisorientierte Ausbildung zu gewährleisten.

• Entwicklung einer Wetterüberwachung für den Farmbot 
• Entwicklung einer Webseite mit Online-Shop für Urban Farming @ FH Wedel 
• Neuentwicklung oder Verbesserung der Microgreen Growbox 
• Entwicklung einer Ebbe-und-Flut Anlage nach dem Design-to-Cost Ansatz 

In unserem Blog (folgt) stellen wir regelmäßig studentische Arbeiten und Projekte aus dem Bereich Urban Farming vor.