Künstliche Intelligenz im Ingenieurwesen - Projekt
Titel auf Englisch: Artificial Intelligence in Engineering - Project
Lernergebnisse
Im Projektstudium steht die Anwendung von Algorithmik aus dem Bereich der mathematischen Optimierung und der künstlichen Intelligenz zur Lösung einer Projektaufgabe aus dem Gebiet des Bauwesens im Mittelpunkt. Es wird eine Aufgabenstellung gegliedert in Micro-Projekte zur Gruppenarbeit angeboten. Für die Bearbeitung wenden die Studierenden die im Grundlagenmodul „Künstliche Intelligenz im Ingenieurwesen – Grundlagen und Werkzeuge“ erlernten Kenntnisse auf ein Beispiel des Bauingenieurwesens an. Es werden Problemstellungen des digitalen Entwurfs und der Bemessung thematisiert. Zur Lösung werden Werkzeuge aus dem Bereich der parametrischen Modellierung mit graphischer sowie mittels Python-Programmierung herangezogen. Über den virtuellen PC Pool des Instituts Bauingenieurwesens wird den Studierenden eine Softwareumgebung samt benötigter Schnittstellen zur Verfügung gestellt. Durch Bearbeiten der Projektaufgabe werden Problemlösekompetenzen des Programmierens und Algorithmierens gestärkt und ein tieferes Verständnis hinsichtlich Optimierung und Methoden der künstlichen Intelligenz erlangt. Dadurch werden die Studierenden in die Lage versetzt, ihre Fähigkeiten für die Lösung von neuartigen Problemstellungen in verschiedensten Anwendungsbereichen der späteren Praxis einsetzen zu können, wodurch ein Beitrag zum Wissenstransfer in die Praxis erreicht wird.
Inhalte
- Anwendung von mathematischer Optimierung und KI im Ingenieurwesen
- Bearbeitung einer Projektaufgabe aus dem Bereich des Bauwesens
- Anwendung von Methoden aus dem Bereich der KI wie z. B. Neuronale Netzen, Clusteralgorithmen und Reinforcement Learning
- Anwendung mathematischer Optimierung im Bauingenieurwesen
- Anwendung parametrischer Modellierung zur Generierung großer Datenmengen
- Parametrische Modellierung mit der Software Grasshopper
- Anwendung von KI-Toolboxen mit Python
Voraussetzungen
Verpflichtende Voraussetzungen
Prüfungsmodalitäten
- 3 Meilensteine zur Bearbeitung der Projektaufgabe / Präsentationen zum Zwischenstand (je 15 Min. Vortrag); je 25 %
- Endpräsentation (15 Min. Vortrag), 25%
Angeboten in
- BauingenieurwesenMaster
Wahlpflichtkomplex: Kein Komplex genannt
- WirtschaftsingenieurwesenMaster
Wahlpflichtkomplex: Kein Komplex genannt
- Wirtschaftsingenieurwesen - dualMaster
Wahlpflichtkomplex: Kein Komplex genannt
| Studiengang | Abschluss | Wahlpflichtkomplex |
|---|---|---|
| Bauingenieurwesen | Master | Kein Komplex genannt |
| Wirtschaftsingenieurwesen | Master | Kein Komplex genannt |
| Wirtschaftsingenieurwesen - dual | Master | Kein Komplex genannt |
Literatur und Materialien
- Ertel, Wolfgang, and Nathanael T. Black. Grundkurs Künstliche Intelligenz. Wiesbaden: Springer Fachmedien Wiesbaden, 2016.
- Norvig, P., and S. Russel. Künstliche Intelligenz–Ein Moderner Ansatz, 2011
- Dörn, Sebastian. Programmieren für Ingenieure und Naturwissenschaftler. Berlin, http://link.springer.com/10.1007/978-3-662-54304-7, Titel anhand dieser DOI in Citavi-Projekt übernehmen 2018
- Matzka, Stephan. Künstliche Intelligenz in den Ingenieurwissenschaften: Maschinelles Lernen verstehen und bewerten: Wiesbaden, https://link.springer.com/10.1007/978-3-658-34641-6, Titel anhand dieser DOI in Citavi-Projekt übernehmen 2021
- Tedeschi, A: AAD Algorithms-Aided Design Taschenbuch
- Schnellstart Python, Christoph Schäfer
- Sebastian Raschka und Vahid Mirjalili: Machine Learning mit Python, Frechen, MITP, 2021
- Russell Beale: Neural Computing, Bristol [u.a.], Inst. of Physics Publ., 1998
Hinweise
Das Modul ist vorerst nur im SoSe 2023 vorgesehen
Bewertungen von Studierenden
Was Studierende über dieses Modul sagen. Die BTU hat damit nichts zu tun — hier schreiben nur Studierende, und jede Bewertung ist die Meinung einer einzelnen Person.