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Virtuelles KI-Labor: Wie VR den Zugang zu KI und deren Anwendungen für verschiedene Zielgruppen erleichtert
Valeria Kinitzki, Ana Ramos Wittek, Nicolaj C. Stache
Hochschule Heilbronn, Deutschland
Die Hochschule Heilbronn hat eine virtuelle Plattform entwickelt, um kleine und mittlere Unternehmen (KMU) bei der Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) zu unterstützen: Das virtuelle KI-Labor bietet thematisch gegliederte Gebäude, darunter auch zur automatisierten Produktion, die praxisnahe Einblicke in KI-Anwendungen vermitteln. Ziel ist es, Wissenslücken zu schließen, den Zugang zu KI zu erleichtern und Hemmungen vor der Nutzung von KI abzu-bauen. Durch Videos, 3D-Avatare und interaktive Demonstrationen fördert die Plattform den Austausch zwischen Wissenschaft und Wirtschaft und wird kontinuierlich durch neue Inhalte und Partnerschaften erweitert.
Praxisnahes AI Engineering: Künstliche Intelligenz an einer CP Factory
Thomas Eichhorn1, Daniel Schreiber1, Tobias Schubert2, Heike Mrech1
1Hochschule Merseburg, FB INW, Deutschland; 2Festo Didactic, Denkendorf, Deutschland
Im Vortrag werden praxisnahe Lehrinhalte und -Methoden des im Wintersemester 2023 gestarteten Bachelorstudiengangs AI Engineering vorgestellt. Dieser kooperative Studiengang der Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg und der vier Hochschulen für Angewandte Wissenschaften in Sachsen-Anhalt – Hochschulen Merseburg, Harz, Anhalt und Magdeburg-Stendal - zielt darauf ab, Ingenieur*innen auszubilden, die in der Lage sind, KI-gestützte Lösungen für technische Heraus-forderungen zu entwickeln. Die Entwicklung dieses einzigartigen Studienganges erfolgt im Rahmen des Verbundprojektes „AIEng“, gefördert durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung im Programm „Digitale Hochschulbildung“.
Ein zentrales Element dieser Ausbildung in der Vertiefung Green Engineering an der Hochschule Merseburg ist die Lernfabrik CP Factory von Festo Didactic, in der Studierende ihre erworbenen Grundlagen in industrienahem Setting anwenden können. Im Vortrag werden konkrete Anwendungsfälle präsentiert, die als Lehr-/Lernszenarien dienen:
1. Datenauswertung einer Energiemessbox
2. Bilderkennung von Produktionsfehlern
3. Predictive Maintenance
Der Vortrag beleuchtet, wie diese praxisorientierten Szenarien die didaktische Vermittlung von KI-Kompetenzen in den Ingenieurwissenschaften unterstützen und die Verbindung von Theorie und Praxis fördern. Die Entwicklungsarbeit der Lehr-/Lernkonzepte wird vorgestellt.
