Course Schedule
Lehrveranstaltungen
BWL-IT Projekt Digital Business 3 (Seminar)
Dozent/in: Stefanos Dimitriadis, Mathias Groß
Termin:
wöchentlich | Montag | 13:50 - 16:05 | 14.10.2024 - 31.01.2025 | C 7.319 Seminarraum
Inhalt: In dieser Veranstaltung erarbeiten die Studierenden in Gruppen von 3-5 Personen konkrete Lösungen zu Problemstellungen aus der Praxis des Kooperationspartners. Jede Woche findet ein Coaching der Gruppen durch die Dozenten statt.
Chancen und Risiken für Cybersicherheit durch KI-Systeme (Seminar)
Dozent/in: Christoph Martin, Peter Niemeyer
Termin:
Einzeltermin | Fr, 25.10.2024, 14:15 - Fr, 25.10.2024, 19:45 | C 7.319 Seminarraum
Einzeltermin | Sa, 26.10.2024, 10:15 - Sa, 26.10.2024, 19:45 | C 7.319 Seminarraum
Einzeltermin | Sa, 09.11.2024, 10:15 - Sa, 09.11.2024, 19:45 | C 7.319 Seminarraum
Einzeltermin | Fr, 10.01.2025, 14:15 - Fr, 10.01.2025, 19:45 | C 7.319 Seminarraum
Einzeltermin | Sa, 11.01.2025, 10:15 - Sa, 11.01.2025, 19:45 | C 7.319 Seminarraum
Inhalt: Einführung in KI und Cybersicherheit - Überblick über KI-Technologien und ihre Bedeutung für die Cybersicherheit - Einführung in Schlüsselkonzepte und Terminologie - Wiederholung von ausgewählten Methoden des maschinellen Lernens - Untersuchung von Prinzipien der Cybersicherheit, Bedrohungen, Abwehrmaßnahmen sowie Übersicht zu neuen Bedrohungsszenarien durch den Einsatz von KI-Systemen Robustheit, Erklärbarkeit und ethische Fragestellungen - Diskussion ethischer Fragen und Herausforderungen beim Alignment von KI-Systemen an menschliche Ziele, Präferenzen oder ethische Grundsätze - Ansätze zur Erklärbarkeit von KI-Systemen - Diskussion von Problemen, wie Datenqualität, Bias, Datenschutz und deren Auswirkungen auf die Leistung und Zuverlässigkeit von KI-Systemen und Bezug zur Sicherheit von KI-Systemen Diskussion von Schwachstellen und Angriffen im Kontext von datengetriebenen Systemen - Untersuchung von spezifischen Schwachstellen in KI-Modellen mit Hinblick auf den Machine Learning Lifecycle (u. a. data poisoning, model stealing, adversarial attacks) - Analyse konkreter Angriffsmethode (z. B. Fast Gradient Sign Attack) - Diskussion von Gegenmaßnahmen Einfluss von KI auf die Cyberbedrohungslandschaft - Diskussion über den Einfluss von (generativer) KI auf existierende Angriffe, wie Social Engineering und Malwaregenerierung Chancen der KI in der Cybersicherheit - Diskussion darüber, wie KI die Cybersicherheit durch automatisierte Bedrohungserkennung, Reaktionssysteme und prädiktive Sicherheitsmaßnahmen verbessern kann
KI-Projekt (Seminar)
Dozent/in: Debayan Banerjee, Ricardo Usbeck
Termin:
wöchentlich | Dienstag | 14:45 - 17:00 | 14.10.2024 - 31.01.2025 | C 16.223 Seminarraum
Einzeltermin | Di, 05.11.2024, 14:45 - Di, 05.11.2024, 17:00 | C 40.704 Seminarraum
Einzeltermin | Mo, 27.01.2025, 12:00 - Mo, 27.01.2025, 14:00 | C 12.112 Seminarraum
Inhalt: Wir werden in dem Projekt u.a. Methoden aus der Vorlesung ‚Einführung in die Künstliche Intelligenz‘ anwenden, um exemplarische Problemstellungen zu lösen. Hierbei kommen auch Methoden aus dem Bereich NLP, insbesondere Large Language Models (!) zum Einsatz. Dabei bearbeiten die Studierenden ein selbstgewähltes Projekt in Gruppen (von bis zu 4 Personen) und erarbeiten sich von den Daten über die Demo bis zum Business Plan mit Hilfe von Mentoring alles selbst.
Verteilte Anwendungssysteme (Seminar)
Dozent/in: Thomas Slotos
Termin:
Einzeltermin | Do, 17.10.2024, 13:50 - Do, 17.10.2024, 16:05 | C 14.103 Seminarraum
wöchentlich | Donnerstag | 14:15 - 17:45 | 24.10.2024 - 30.01.2025 | C 4.111 Seminarraum
Inhalt: Wie große, verteilte Geschäftsanwendungen, die sich aus mehreren verteilten Subsystemen zusammensetzen, die miteinander kommunizieren, wird mit Hilfe von Technologien aus der Jakarta Enterprise Edition (JEE) sowie dem Spring-Framework an Hand eines konkreten Beispiels gezeigt.