Coding & Applied AI
Niveau
second cycle, Master
Lernergebnisse der Lehrveranstaltungen/des Moduls
Die Absolventin, der Absolvent / die Studierenden:
* hat einen Überblick über Programmiersprachen
* kennt Struktur und den Aufbau von Programmen
* kann Programme in einer Hochsprache erstellen
* kann die Entwicklungsumgebung für eine Programmiersprache benutzen
* kann überschaubare Probleme in einem Programm umsetzen
* kann generative Sprachmodelle für das Herstellen von Programmcode verwenden
* hat einen Überblick über Programmiersprachen
* kennt Struktur und den Aufbau von Programmen
* kann Programme in einer Hochsprache erstellen
* kann die Entwicklungsumgebung für eine Programmiersprache benutzen
* kann überschaubare Probleme in einem Programm umsetzen
* kann generative Sprachmodelle für das Herstellen von Programmcode verwenden
Voraussetzungen der Lehrveranstaltung
gemäß Zugangsvoraussetzungen
Lehrinhalte
* Programmiersprachen (Klassifizierung, Prinzipien, Historie)
* Detaillierte Betrachtung einer modernen Programmiersprache (z.B. Phyton)
* Übersicht und Auswahl eines Coding Assistenten
* Aufbau von Programmen
* Datentypen, Operatoren, Ablaufstrukturen
* Entwicklungsumgebung
* Typische Arbeitsschritte
* Einrichten der Entwicklungsumgebung
* KI unterstützte Programmierung (Eingabe, Debugging, Ausführung)
* Selbständige Planung und Programmierung auf Basis der in der Vorlesung vermittelten Programmiersprachen
* Entwicklung von KI-erweiterten Programmen
* Detaillierte Betrachtung einer modernen Programmiersprache (z.B. Phyton)
* Übersicht und Auswahl eines Coding Assistenten
* Aufbau von Programmen
* Datentypen, Operatoren, Ablaufstrukturen
* Entwicklungsumgebung
* Typische Arbeitsschritte
* Einrichten der Entwicklungsumgebung
* KI unterstützte Programmierung (Eingabe, Debugging, Ausführung)
* Selbständige Planung und Programmierung auf Basis der in der Vorlesung vermittelten Programmiersprachen
* Entwicklung von KI-erweiterten Programmen
Empfohlene Fachliteratur
Ziadé, T.; Expert Python programming learn best practices to designing, coding, and distributing your Python software; 2008
Nguyễn, Q.; Hands-on application development with pycharm : accelerate your python applications using practical coding techniques in pycharm; 2019
Anaya, M.; Clean code in Python : develop maintainable and efficient code; 2020
Perrotta P.; Machine Learning für Softwareentwickler: Von der Python-Codezeile zur Deep-Learning-Anwendung; 2020
Nguyễn, Q.; Hands-on application development with pycharm : accelerate your python applications using practical coding techniques in pycharm; 2019
Anaya, M.; Clean code in Python : develop maintainable and efficient code; 2020
Perrotta P.; Machine Learning für Softwareentwickler: Von der Python-Codezeile zur Deep-Learning-Anwendung; 2020
Bewertungsmethoden und -Kriterien
Klausur
Unterrichtssprache
Englisch
Anzahl der zugewiesenen ECTS-Credits
5
E-Learning Anteil in %
20
Semesterwochenstunden (SWS)
2.5
Geplante Lehr- und Lernmethode
Vortrag, Einzelarbeit mit Software, Gruppenarbeit, Präsentation und Diskussion von Aufgaben
Semester/Trisemester, In dem die Lehrveranstaltung/Das Modul Angeboten wird
1
Name des/der Vortragenden
Dipl.-Ing. Christoph Fröschl
Studienjahr
1. Studienjahr
Kennzahl der Lehrveranstaltung/des Moduls
DAT.1
Art der Lehrveranstaltung/des Moduls
Integrierte Lehrveranstaltung
Art der Lehrveranstaltung
Pflichtfach
Praktikum/Praktika
nicht zutreffend