Zwei‑teiliger Kurs verbindet klassisches ML mit modernen LLMs

Ein neues Lehrkonzept aus dem Open‑Access‑Paper arXiv:2512.05167v1 präsentiert einen innovativen Ansatz zur Vermittlung von künstlicher Intelligenz und Datenwissenschaft. Der Kurs gliedert sich in zwei aufeinanderfolgende, ergänzende Module: zunächst werden die Grundlagen des traditionellen Machine Learning vermittelt, anschließend folgen praxisnahe Anwendungen moderner Large Language Models (LLMs).

Durch diese strukturierte Kombination erhalten Studierende ein umfassendes Bild der KI‑Entwicklung. Sie lernen, wie klassische ML‑Methoden funktionieren, und können anschließend sofort die Leistungsfähigkeit von LLMs in realen Szenarien testen. Der Ansatz fördert nicht nur das Verständnis der theoretischen Grundlagen, sondern stärkt auch die praktischen Fertigkeiten, die in der Industrie gefragt sind.

Der Kurs wurde im Sommer über zwei siebenwöchige Semesterabschnitte hinweg angeboten. Die Autoren beschreiben die Kursarchitektur, Implementierungsstrategien, Bewertungsmethoden und die erzielten Lernergebnisse. Die Ergebnisse zeigen, dass die integrierte Lernstruktur die Aufnahmefähigkeit der Studierenden für das gesamte KI‑Spektrum deutlich verbessert und sie besser auf die Anforderungen des Arbeitsmarktes vorbereitet.