Blogbeitrag Top 5

KI-Campus-Highlights – Diese Online-Kurse begeistern unsere Community

By Raffael Ruppert and others
02/05/2024 - 12:42

Welche Online-Kurse des KI-Campus kommen bei den Lernenden eigentlich am besten an? Wir haben einen Blick hinter die Kulissen geworfen und für euch die Evergreens und Newcomer ermittelt.

Ihr möchtet mehr über Künstliche Intelligenz lernen? Dann seid ihr auf dem KI-Campus genau richtig. Inspiration für die Wahl eines passenden Kurses findet ihr in diesem Artikel!
 

Top 5: Newcomer

2023 war ein spannendes Jahr im Bereich der Künstlichen Intelligenz. Bei uns sind einige neue Kurse dazugekommen, aber auch altbewährte erfreuen sich weiterhin großer Beliebtheit. Zuerst haben wir ausgewertet, für welche neuen Kurse sich Lernende im vergangenen Jahr am häufigsten eingeschrieben haben. Hier sind die Ergebnisse:

Top 5 Newcomer-Kurse


1. Sprachassistenzen als Chance für die Hochschullehre (DFKI | Hochschule RheinMain)
Über den Einsatz intelligenter Systeme in Bildungsinstitutionen wird oft emotional und aufgeladen diskutiert. Dieser Kurs zeigt Möglichkeiten und Grenzen generativer KI auf und gibt eine Einführung in die Prozesse der maschinellen Verarbeitung natürlicher Sprache und ihre Auswirkungen auf die Hochschullehre. Zielgruppe sind Hochschullehrende, denen ein kreatives Erproben von KI-Sprachmodellen im Bildungskontext ermöglicht wird.

2. KI für alle – Einführung in die Künstliche Intelligenz (HHU Düsseldorf)
Der Kurs konzentriert sich auf das Erlernen von Begriffen und Verfahren Künstlicher Intelligenz. Er vermittelt vor allem ein vertieftes Verständnis dafür, was KI ist und wie sie – auch im Kontext der großen medialen Präsenz des Themas – einzuordnen und anzuwenden ist.

3. Prompt-Labor: Generative KI in der Hochschullehre (KI-Campus | Hochschulforum Digitalisierung)
Ein Highlight des letzten Jahres war sicherlich das Prompt-Labor, in dem der Einsatz von Sprachmodellen in der Lehre gezielt und kreativ erprobt wurde. Eine zentrale Kompetenz bei der Arbeit mit Sprachmodellen ist die Fähigkeit, effektive Befehle – auch als Prompts bezeichnet - zu verfassen. Diese zu reflektieren und zu optimieren war Ziel des aus drei Live-Sessions und einem Online-Kurs bestehenden Prompt-Labors.

4. Identifikation geeigneter KI-Anwendungsfälle (Technische Universität München)
Die Auswahl der richtigen KI-Use Cases ist eine Fähigkeit, die im Bereich der Wirtschaft und Innovation entscheidend ist. Dieser Kurs richtet sich an mittelständische Unternehmen und bietet eine Methodik, mit der diese befähigt werden, geeignete Anwendungsfälle ausfindig zu machen und umzusetzen.

5. AIce Your Exams - Generative KI als Copilot im Schul- und Unialltag (Technische Universität München)
Der Kurs ermöglicht einen praktischen und interaktiven Einstieg in die Welt der generativen KI. Von und für Studierende bietet dieser Kurs praxisnahe Anwendung von ChatGPT und Co. im akademischen Kontext für das persönliche Lernen in Schule und Studium.

 

Top 5: All-Time Favorites

Neben den spannenden Neuzugängen von 2023 wollten wir wissen, welche Kurse euch seit dem Launch des KI-Campus am meisten gefallen haben – gemessen an der Gesamtanzahl der Kurseinschreibungen. Hier kommen die „All-Time Favorites“:

Top 5 Favoriten-Kurse


1. Einführung in die KI (appliedAI | UnternehmerTUM)
Dieser Kurs bleibt auch 2023 der Lieblingskurs der Lernenden auf unserer Plattform. Gerade im Hinblick auf die rasante Entwicklung von KI wollen sich viele grundlegende Kenntnisse über KI aneignen. Dafür ist dieser Kurs ideal.

2. Dr. med. KI – Basics (Charité | Stifterverband)
Dieser Kurs ist der zweitbeliebteste seit dem Start des KI-Campus. Auch im Bereich der Medizin wird KI immer relevanter. Der Kurs geht der Frage nach, wie KI bei der Erkennung von Krankheiten oder sogar im Operationssaal zum Einsatz kommt.

3. AutoML – Automated Machine Learning (Leibniz Universität Hannover | Universität Freiburg | Ludwig-Maximilians-Universität München)
Wie entwirft man eigentlich gut funktionierende Pipelines für Maschinelles Lernen (ML)? „AutoML“ richtet sich an Fortgeschrittene, die ihre Kompetenzen in diesem Bereich erweitern und mögliche Designentscheidungen und Vorgehensweisen bei der Anwendung von ML identifizieren wollen.

4. Daten- und Algorithmenethik (Hochschule für Wirtschaft und Recht Berlin)
Ethische Überlegungen sind für den Einsatz und die Entwicklung von KI-Anwendungen von zentraler Bedeutung. Der Kurs „Daten- und Algorithmenethik“ beschäftigt sich mit dem ethisch korrekten Umgang mit Daten und der Gestaltung von Algorithmen. Der Kurs stellt die dafür grundlegenden Moraltheorien vor.

5. Foundations of Artificial Intelligence I (DFKI | Universität des Saarlandes)
Dieser englischsprachige Kurs ist zum ersten Mal unter den Top 5 und Teil einer Reihe, die Grundlagen Künstlicher Intelligenz vermittelt. Neben einer historischen Einordnung von KI beschäftigt sich der Kurs mit intelligenten Systemen und dem Konzept des rationalen Agenten. Der Kurs basiert auf dem Buch "Introduction to Artificial Intelligence - A Modern Approach" von Stuart Russell und Peter Norvig.
 

Für uns war es sehr spannend zu sehen, welche Kurse und Themen euch besonders interessiert haben. Diese Erkenntnisse fließen natürlich auch in die Weiterentwicklung unseres Portfolios ein. Habt ihr Kurswünsche für 2024? Vermisst ihr bestimmte Themen rund um KI? Dann schreibt uns gerne!

Raffael Ruppert
Raffael Ruppert
Senior Research und Data Manager
Stifterverband

Raffael Ruppert betreut die Datenarbeit und Begleitforschung des KI-Campus beim Stifterverband. Er hat Politikwissenschaft an der Sciences Po in Paris und der Freien Universität in Berlin (M.A.) studiert. Sein Fokus liegt auf der Aufarbeitung von Daten für die nutzerzentrierte Weiterentwicklung des KI-Campus' sowie der Untersuchung von Lernendenverhalten.

Lisa Chaikevitch
Elizaveta Chaikevitch
Studentische Mitarbeiterin
Stifterverband

Elizaveta Chaikevitch ist Werkstudentin im Team Begleitforschung des KI-Campus beim Stifterverband. Sie studiert aktuell Psychologie mit Schwerpunkt Klinische Psychologie an der Universität Potsdam (M.Sc.). Sie interessiert sich insbesondere für die Interaktion zwischen Mensch und Technologie und ihre Implikationen auf die Gesundheitsversorgung.