059100 VO Machines That Understand? Large Language Models and Artificial Intelligence (2024W)

Ziel der Ringvorlesung ist es, aktuelle Entwicklungen im Bereich der generativen künstlichen Intelligenz verständlich zu machen und einen informierten Dialog über die Fähigkeiten, Beschränkungen und die gesellschaftliche Relevanz dieser Modelle anzuregen.

In den ersten Einheiten der Vorlesung werden die Grundlagen von frei verfügbarer (open source) Sprachmodelle besprochen. Es wird eine Einführung in die Funktionsweise und Evaluierung von Sprachmodellen gegeben, und Fragen wie z.B. die der Trainingsdaten besprochen.

Die darauf folgenden Einheiten bestehen aus Vorträgen von Forschenden aus dem Bereich der künstlichen Intelligenz. Bei einem Teil der Vorträge handelt es sich um Aufzeichnungen von Vorträgen aus der letzten Iteration der Ringvorlesung, die über Moodle verfügbar gemacht werden, und Fragen zu diesen Vorträgen werden in Präsenz besprochen (flipped classroom). In anderen Vorlesungseinheiten werden Forschende eingeladen, um ihre aktuelle Forschung in Präsenz einer breiten universitären Öffentlichkeit zu präsentieren. Neben technischen Aspekten sind Themen insbesondere Fragestellungen zu Fairness und Verantwortlichkeit bei KI Modellen, und die Bedeutung der KI für den breiteren Hochschulkontext, z.B. im Bereich der Digital Humanities.

Zu jedem Vortrag wird den Teilnehmenden eine Woche vorher eine Lektüreempfehlung mit Hintergrundwissen zum folgenden Vortrag gegeben. Auf der Lernplattform Moodle werden zu jedem Vortrag 2-4 Übungsaufgaben zum Self-Assessment bereitgestellt, die aus dem Vortrag und der Lektüreempfehlung beantwortet werden können, und für die ein Lösungsvorschlag und Erklärungen angezeigt werden, wenn sie bearbeitet wurden. In der letzten Einheit des Semesters gibt es eine schriftliche Klausur mit Fragen, die sich an den Übungsaufgaben aus Moodle orientieren.