Das Zeitalter von KI hat begonnen – und es wird jede Branche und jeden Sektor revolutionieren.
Die visionären Technologieexpert:innen hinter der CODE haben diesen Wandel vorhergesehen und eine Hochschule gegründet, die ihre Studierenden konsequent dazu befähigt, die Chancen in Technologien wie KI zu sehen, sie zu ihrem Vorteil zu nutzen und gemeinsam Innovationen voranzutreiben.
Ein integraler Bestandteil unseres Curriculums und Lernkonzepts
An der CODE ist Künstliche Intelligenz mehr als nur ein akademisches Thema – sie ist ein zentraler Bestandteil des Campuslebens. Studierende können aus verschiedenen KI-Modulen wählen, wie Grundlagen der KI, Maschinelles Lernen, Data Science, KI im Design und KI für Produktmanager. Aufgrund unseres besonderen Lernkonzeptes, können Studierende ihre Lernpfade individuell gestalten. Wer sich für KI begeistert, kann daher die meisten Module mit KI-zentrierten Projekten kombinieren.
Aber es geht nicht nur darum, auf dem neuesten Stand zu bleiben. Unser Lernkonzept ist darauf ausgelegt, sowohl die Fähigkeiten als auch das Mindset zu fördern, die notwendig sind, um sich an ständige Veränderungen anzupassen und immer einen Schritt voraus zu sein. Anstatt uns ausschließlich auf technische Fähigkeiten zu konzentrieren, die in der sich ständig im Wandel befindlichen digitalisierten Welt schnell veralten, legen wir Wert auf kritisches Denken, Problemlösung und die Fähigkeit, die Zukunft zu navigieren und zu gestalten.
Wir beschäftigen uns mit allen Dimensionen von KI
TechnologischWir arbeiten mit den Kerntechnologien von KI und erforschen Mechanismen wie maschinelles Lernen und die Verarbeitung natürlicher Sprache.
MindsetWir fördern ein Growth Mindset und unterstützen somit kritisches Denken, Flexibilität und Anpassungsfähigkeit sowie den ethischen Einsatz von KI.
ImpactWir beschäftigen uns mit den tiefgreifenden Auswirkungen von KI auf Wirtschaft und Gesellschaft hinsichtlich Innovationsgrad, Effizienz und nachhaltigem Wachstum.
KI-Startups und -Projekte von Studierenden & Alumni
Langdock
Langdock ist eine von YC unterstützte KI-Plattform, die die Produktivität von Teams durch die Integration generativer KI mit internen Unternehmensdaten steigert. Gegründet im Jahr 2023 von den drei CODE-Absolventen Lennard Schmidt, Jonas Beisswenger und Tobias Kemkes, hat Langdock 3 Millionen Dollar in einer Finanzierungsrunde unter der Leitung von General Catalyst und La Famiglia gesammelt. Die Plattform hilft Unternehmen, den Einsatz von KI-Tools wie ChatGPT regelkonform zu verwalten, ermöglicht den sicheren Austausch von Gesprächen und steigert die Produktivität. Langdock bietet auch eine einheitliche API für den Zugriff auf alle Modelle und unterstützt die Integration mit verschiedenen Tools und Apps.
AULIOS
AULIOS ist eine KI-basierte Plattform, die professionelle Lichtshows für Events wie Clubs, Festivals und Konzerte erstellt. Sie generiert Lichtshows basierend auf Audioeingaben, was sie äußerst vielseitig und einfach einzurichten macht.
Die Geschichte von AULIOS begann, als die Gründer Alexander Gerick und Marius-Julian Marx für Alex’ 18. Geburtstag bessere Beleuchtung brauchten. Unzufrieden mit bestehenden Lösungen, entwickelten sie ihre eigene. Das Projekt gewann an Fahrt, nachdem sie ihr Studium an der CODE begonnen und positives Feedback von DJs und Clubbesitzern erhalten hatten. Dies führte dazu, dass sie sich von einem Smart-Home-Fokus zu einer B2B-Lösung für Clubs und Events umorientierten.
traide AI
traide AI wurde 2021 von dem CODE-Studenten Philipp Friebertshäuser, dem CODE-Dozenten Hendrik Niemann und Leonie Althaus gegründet. Das Unternehmen spezialisiert sich auf die Optimierung von Zollprozessen für Unternehmen durch den Einsatz von KI. Ihre Plattform automatisiert die Klassifizierung und Verwaltung von Produktdaten, um die Einhaltung internationaler Handelsvorschriften sicherzustellen, was den Prozess effizienter und sicherer macht.
Im August 2023 sicherte sich traide AI eine siebenstellige Finanzierungsrunde, angeführt vom High-Tech Gründerfonds (HTGF) mit Beteiligung von Smart Infrastructure Ventures, Prequel Ventures und mehreren renommierten Angel-Investoren.
Aktuelle Publikationen und Forschung
Technical Design Space Analysis for Unobtrusive Driver Emotion Assessment Using Multi-Domain Context
CODE-Alumnus Luis Coelho schrieb seine Bachelorarbeit über den Einsatz von maschinellem Lernen zur Erkennung von Fahreremotionen in Zusammenarbeit mit unserem Partnerunternehmen Porsche. Zusammen mit CODE-Professor Ulrich von Zadow und einem Forscherteam von Porsche verwandelte Luis dies in einen Artikel, der in einem der besten Fachzeitschriften für Mensch-Computer-Interaktion veröffentlicht wurde. Was für eine Erfolgsgeschichte und herzlichen Glückwunsch zu diesem herausragenden Abschluss, Luis!
Bethge, D., Coelho, L. F., Kosch, T., Murugaboopathy, S., von Zadow, U., Schmidt, A., & Grosse-Puppendahl, T. (2023). Technical design space analysis for unobtrusive driver emotion assessment using multi-domain context. Proceedings of the ACM on Interactive, Mobile, Wearable and Ubiquitous Technologies, 6(4), Article 159, 30 pages. https://doi.org/10.1145/3569466
Programming Education and Learner Motivation in the Age of Generative AI: Student and Educator Perspectives
Von den CODE-Professoren Samuel Boguslawski, Rowan Deer and Mark Dawson
Boguslawski, S., Deer, R., & Dawson, M. G. (2024). Programming education and learner motivation in the age of generative AI: student and educator perspectives. Information and Learning Sciences. Advance online publication. https://doi.org/10.1108/ILS-10-2023-0163
Evaluating an AI algorithm to detect Bird Sounds for the Dawn Chorus App
Interview mit CODE-Professorin Florencia Noriega, die das Team der Dawn Chorus App bei der Integration eines KI-Algorithmus (BirdNet) zur automatischen Erkennung von Vögeln aus Benutzeraufnahmen unterstützte. Ihre Aufgabe war es, die Leistung des BirdNet-Algorithmus zu bewerten. Im Mai veröffentlichte die Dawn Chorus App ihre erste Version mit KI-Vogelerkennung. Zudem entwickelten die CODE-Studierenden Kinga Janossy und Can Turgay ein Annotationswerkzeug für das Projekt, das Forschern hilft, qualitativ hochwertige Daten zu sammeln, um KI-Vogelerkennungsmodelle zu trainieren und zu verbessern.
Forms of Decision Models in Organisations [Manuscript Submitted for Publication]
Von CODE-Professor Florian Grote
Die soziale Welt der Kommunikation basiert auf Entscheidungen. Viele dieser Entscheidungen sind mikroskopische operative Entscheidungen, wie die Wahl der nächsten Worte in einer Diskussion, um das Gespräch am Laufen zu halten oder Taktiken zu verwenden, um ein Argument zu gewinnen. Andere Entscheidungen, wie die strategische Ausrichtung eines Unternehmens, erscheinen im Vergleich groß. Solche Entscheidungen werden nicht individuell getroffen, sondern in sozialen Prozessen. Organisationen entwickeln komplexe Entscheidungsmodelle, die auf Szenarien basieren, und nutzen zunehmend generative KI in Form von LLMs, um ihre Entscheidungsmodelle leistungsfähiger und dynamischer zu gestalten. Dieses Papier untersucht die grundlegenden Formen von Entscheidungsmodellen, deren Nutzung und das Potenzial, eine operative KI-Perspektive hinzuzufügen.
Unser Engagement für die Förderung von Fähigkeiten und Wissen im Umgang mit Künstlicher Intelligenz geht weit über unsere Studienprogramme hinaus.
Wir wissen, wie wichtig lebenslanges Lernen und berufliche Weiterbildung sind. Deshalb bieten wir auch spezielle Programme für Führungskräfte an, die ihr Verständnis für Künstliche Intelligenz vertiefen möchten.