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Software Engineering and Machine Learning

Allgemeine Informationen

Dieser Kurs findet jährlich im Wintersemester statt.

  • Masterveranstaltung
  • Umfang: 2 SWS Vorlesung + 2 SWS Übung
  • Credits: 5
  • Sprache: Englisch
  • Abkürzung: SEML
  • Prüfung: Klausur
  • Kursnummer: 

Inhalte

  • Wechselwirkungen zwischen Software Engineering und Machine Learning zu verstehen

  • Risiken und Chancen von Machine Learning in Softwaresystemen verstehen

  • Machine Learning für Software Engineering einsetzen

  • Software Engineering für Machine Learning einsetzen

Ziele der Veranstaltung (Auszug Modulhandbuch)

Studierende sollen verstehen welche Konsequenzen sich ergeben, wenn man sich für den Einsatz von Machine Learning entscheidet. Dabei sollen sie in die Lage versetzt werden geeignete Methoden aus beiden Bereichen auszuwählen und lernen deren Chancen und Risiken abzuschätzen.

Empfohlene Voraussetzungen

Grundlegende Kenntnisse im Software Engineering und Machine Learning

Literatur

  • Ian Sommerville: Software Engineering. 10. Aufl. Pearson, 2018, ISBN 978-3-86894-344-3.

  • Haykin, Simon: Neural networks and learning machines, Prentice Hall, 2008

  • Molnar, C. (2025). Interpretable Machine Learning: A Guide for Making Black Box Models Explainable (3rd ed.)

  • Kalech, Meir and Abreu, Rui and Last, Mark. Artificial Intelligence Methods for Software Engineering, WORLD SCIENTIFIC, 2021

  • In der Lehrveranstaltung wird es weitere Hinweise zu Literatur geben, da es ein sich rasant entwickelndes Forschungs- und Anwendungsfeld ist. Teilweise wird auch auf Primärliteratur zurückgegriffen

Wintersemester 2026

  • Dozent*innen: Thomas Thüm, Raphael Dunkel
  • Weitere Infos folgen in Kürze
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