Artificial Intelligence im Studium Electrical and Computer Engineering
Alle sprechen von Artificial Intelligence (AI) – im Studium Electrical and Computer Engineering ist Künstliche Intelligenz seit Jahren Teil der DNA. Denn Maschinelles Lernen und Deep Learning, die Kerntechnologien von AI, basieren auf den Grundlagen der Elektrotechnik: Mathematik, Physik und digitaler Signalverarbeitung. Unsere Studierenden lernen, neue AI-Systeme von Grund auf zu entwickeln.
Der Studiengang Electrical and Computer Engineering (ECE) – früher Elektrotechnik – zählt zu den AI-Pionieren in der Schweiz. Als eine der ersten Fachhochschulen haben wir Module wie «Computer Vision» und «Deep Learning» angeboten.
Wir führen unsere Studierenden durch ein tiefes Verständnis für Fächer wie Analysis, linearer Algebra, Wahrscheinlichkeitsrechnung, Statistik und Physik an Artificial Intelligence heran. Sie bilden die Grundlage, um AI zu verstehen und AI-Modelle entwickeln und implementieren zu können. In den höheren Semestern wird die Ausbildung mit Modulen wie «Statistical Machine Learning» und «Deep Learning» ergänzt.
Unsere Dozierenden sind ausgewiesene Expertinnen und Experten im Bereich AI und bringen viel Erfahrung aus der Praxis mit. Durch diese Kombination – einem tiefen theoretischen Verständnis plus Know-how für die Implementierung in der Praxis – werden unsere Studierenden zu gefragten Spezialistinnen und Spezialisten mit der Kompetenz, neue AI-Systeme von Grund auf zu entwickeln.
«Unser AI-basiertes System erfasst die Handbewegungen von Piloten in unserem VR-Flugsimulator so schnell und präzise, dass sie das Cockpit wie im echten Helikopter bedienen können - ohne Handschuhe oder andere Hilfsmittel. Ich bin stolz, dieses innovative System mitentwickelt zu haben. Das Studium Electrical and Computer Engineering und die AI-Module haben mich perfekt auf solche Aufgaben vorbereitet.»
Tino Caspar, Absolvent Electrical and Computer Engineering, Ingenieur bei Loft Dynamics
Die Module
Das Profil «Artificial Intelligence» schlägt Studierenden mit Interesse an Künstlicher Intelligenz eine spezifische Modulkombination vor. Diese Kombination dient zur Orientierung – die Module können frei gewählt werden.
- Analysis, Lineare Algebra, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik
Die Grundlagen der Mathematik und Physik bilden die unverzichtbare Basis für das Verständnis von AI-Algorithmen. - Datenbanksysteme, Data Analytics, Parallele Programmierung, Python
Um AI-Modelle zu entwickeln und effizient zu implementieren, müssen die Studierenden essenzielle Werkzeuge und Systeme der Informatik beherrschen. - Signale und Systeme, Nachrichtentechnik, Regelungstechnik, Digitale Signalverarbeitung
Digitale und dynamische Systeme sind essenziell für das Verständnis, die Optimierung und die Steuerung komplexer technischer Prozesse in AI-Anwendungen. - Statistical Machine Learning, Deep Learning, Computer Vision, Embedded Systems
In diesen Modulen tauchen die Studierenden in die Welt der AI ein, von grundlegenden Machine Learning Algorithmen bis hin zu spezialisierten Deep Learning Algorithmen für echte Anwendungen in der Industrie. - Applied AI, New Work & KI, Gesundes Altern mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz, Demokratie im Zeitalter von KI, Ethik und KI und ähnliche
Das interdisziplinäre Kontextstudium vermittelt Kompetenzen, die über die technischen Aspekte von AI hinausgehen und sich mit gesellschaftlichen, ethischen und rechtlichen Aspekten von AI-Anwendungen befassen.
Beispiele von Studierenden-Arbeiten im Bereich AI
KI-Training für die Rapperswil-Jona Lakers
Zwei ECE-Studierende entwickelten für die Rapperswil-Jona Lakers eine KI, die Mental- und Körperübungen bewerten kann. Hochleistungssportler trainieren damit, während Wettkämpfen schneller bessere Entscheidungen zu treffen.
Reinforcement Learning für vierbeinigen Roboter
In dieser Arbeit wurde ein vierbeiniger Roboter entwickelt, dem durch Reinforcement Learning und Simulation das Gehen beigebracht wurde. Die Arbeit dient als Basis für weitere Projekte von ECE-Studierenden.
Autonomes RC-Boot
Für ihre Bachelorarbeit haben zwei ECE-Studierende ein autonomes Boot entwickelt, dass nicht nur seine Route selbständig findet, sondern unterwegs auch Hindernissen ausweicht und Daten zu diesen sammelt.
Maschinelles Lernen für Embedded Systems
EdgeAI und TinyML gewinnen zunehmend an Bedeutung, da sie KI direkt auf Endgeräten zugänglich machen. Zwei Studierende haben sich umfassend mit der Implementierung von Deep Neural Networks auf Mikrocontrollern beschäftigt.
Das ICAI Interdisciplinary Center for Artificial Intelligence
Als interdisziplinäres Zentrum fördert das ICAI die Anwendung Künstlicher Intelligenz an der OST und in der Region Ostschweiz. Es unterstützt die vier Leistungsbereiche Lehre, Weiterbildung, angewandte Forschung und Dienstleistung in allen Fachbereichen der OST.
Das ICAI ist eng mit dem Studiengang Electrical and Computer Engineering verbunden, fast alle Mitarbeitenden sind ECE-Absolventen.
Studierende finden am ICAI spannende Möglichkeiten für Projekt-, Studien- und Bachelorarbeiten.