Ziel ist es, im Rahmen eines trimesterlangen Teamprojekts praktische Erfahrungen mit Methoden und Algorithmen der Künstlichen Intelligenz/des Maschinellen Lernens zu gewinnen.

Die Studenten und Studentinnen wählen ein Projekt aus der Liste der angebotenen Projekte aus. Die Projekte lassen sich in zwei Kategorien einteilen:

i) Akademische Projekte, die in der Regel auf veröffentlichten Arbeiten beruhen. Ziel ist es, die Ergebnisse der Autoren mit einigen Erweiterungen und Anwendungen auf neue Datensätze zu reproduzieren.

ii) Anwendungsspezifische Projekte, die sich auf die Analyse interessanter Datensätze aus verschiedenen Anwendungsbereichen beziehen. Am Ende des Trimesters sollten die Studierenden und Studentinnen guten Code (Python-Notebook) und einen kurzen Report (max. 5 Seiten) abliefern und ihre Arbeit - in einer 20-minütigen Präsentation und einem 10-minütigen Q&A-Slot  während eines Blockpraktikums am Ende des Trimesters vorstellen.