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Nächster Starttermin: in Planung
Abschluss: Zertifikat* o. Teilnahmebescheinigung
Sprache: Deutsch
Format: online
Dauer: ca. 3 Monate
Gebühr: auf Anfrage
*nach erfolgreicher Abschlussprüfung
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KI verstä
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Empfohlene Vorraussetzungen Das Modul richtet sich an Menschen aus allen Branchen und Studienrichtungen (DQR 3–7), die KI im Alltag oder Beruf anwenden möchten – ohne technische Vorkenntnisse. Empfohlene Literatur Einfache Online-Erklärungen und Einführungen zu KI-Grundlagen. Referent Dr. Saqib Bukhari Ansprechpers
KI in KL
Die Deutsche Welle berichtet über KI in der Kunst und stellt unter anderem das Projekt „Volar“ der Hochschule Kaiserslautern vor.
In einem halbstündigen TV-Feature erzählt die Deutsche Welle wie Künstliche Intelligenz Kunst verändert. Schon seit etwa zwei Jahren beschäftigt sich der Studiengang Virtual Design der Hochschule Kaiserslaute
KI in KL
Die Deutsche Welle berichtet über KI in der Kunst und stellt unter anderem das Projekt „Volar“ der Hochschule Kaiserslautern vor.
In einem halbstündigen TV-Feature erzählt die Deutsche Welle wie Künstliche Intelligenz Kunst verändert. Schon seit etwa zwei Jahren beschäftigt sich der Studiengang Virtual Design der Hochschule Kaiserslaute
KI-basierte Ansteuerung von leistungselektronischen Schaltungen als Laborpraktikum Jennifer Piela, B. Eng., Prof. Dr.-Ing. C. Schumann 03.06.2025 Unsere Multiversuchshardware Vorangehendes SQLProjekt Selbst entworfenes Design Einzigartige Hardware Modulare Auslegung Tag der Lehre - KI Steuerung in der Leistungselektronik | P3E | J. Piel
KI-SeRvo - KI-gestützte Servo-Regelungsvorsteuerung
Im Projekt KI-SerVo wird untersucht, inwieweit Methoden des maschinellen Lernens genutzt werden können, um die Vorsteuerung in kaskadierten Regelstrukturen elektrischer Servoantriebe zu verbessern.
Ziel ist es, individuelle, antriebsspezifische Störungen – wie Reibung, Drehmomentripple oder Fer
KI-SeRvo - KI-gestützte Servo-Regelungsvorsteuerung
Im Projekt KI-SerVo wird untersucht, inwieweit Methoden des maschinellen Lernens genutzt werden können, um die Vorsteuerung in kaskadierten Regelstrukturen elektrischer Servoantriebe zu verbessern.
Ziel ist es, individuelle, antriebsspezifische Störungen – wie Reibung, Drehmomentripple oder Fer
