In this module, you will design, build, and critically evaluate autonomous AI agents that reason, plan, and act using Large Language Models, Retrieval-Augmented Generation, memory systems, and tool integration. The module follows an accelerator format: a compact lecture block on foundational concepts and frameworks (LangChain/LangGraph), followed by a sprint-based project phase where you independently develop a working agentic AI system from architecture to demo-ready prototype.
You will present progress in biweekly sprint reviews, give and receive structured peer feedback, and conclude with a demo day presentation. Your final deliverables — a public project website, code repository, and pitch deck — serve as portfolio artifacts ready for employers, clients, or investors.
Format: 2 SWS Vorlesung (Semiblock) + 2 SWS Praktikum (Projekt) · Kombinationsprüfung · Einzelarbeit
Voraussetzungen: Programmierkenntnisse (Python bevorzugt), Git. Hilfreich: Erfahrung mit APIs, Cloud-Diensten oder ML.
Dozent: Prof. Dr. Lars Gleim
- Dozent/in: Lars Gleim
Die Veranstaltung startet am 07.10.2025 um 14:35 Uhr im Hörsaal 1. In der ersten Vorlesung erhalten Sie weitergehende Informationen.
- Dozent/in: Lars Gleim
Das neue Wahlpflichtmodul Einführung in Cloud Computing ist ab dem Wintersemester 2025 /2026 im Wahlpflichtangebot für die Studiengänge Informatik und Wirtschaftsinformatik.
Die Veranstaltung startet am 07.10.2025 um 09:50 Uhr im Raum A4.1.01. In der ersten Vorlesung erhalten Sie weitergehende Informationen.
- Dozent/in: Lars Gleim
Dieser Kurs vermittelt eine fundierte Einführung in zentrale Konzepte und Methoden der Künstlichen Intelligenz. Das Modul wird an der Westfälische Hochschule angeboten und orientiert sich in Struktur und Inhalten am Kurs „CS50’s Introduction to Artificial Intelligence“ der Harvard University (deutsche Umsetzung).
Behandelt werden unter anderem Suchalgorithmen, Wissensrepräsentation, logisches Schließen, probabilistische Modelle, maschinelles Lernen, neuronale Netze sowie Grundlagen des Natural Language Processing. Neben theoretischen Fundamenten steht insbesondere die praktische Implementierung im Vordergrund: Die Studierenden entwickeln eigenständig KI-Algorithmen und wenden diese auf konkrete Problemstellungen an.
Ziel des Moduls ist es, ein strukturiertes Verständnis zentraler KI-Paradigmen zu vermitteln, algorithmische Lösungsansätze formal zu analysieren und praktisch umzusetzen sowie die Leistungsfähigkeit und Grenzen moderner KI-Systeme kritisch zu bewerten.
- Dozent/in: Lars Gleim