Top 5: Interessante KI-Projekte an Hochschulen

Es gibt so einige interessante Projekte an Hochschulen, die sich mit der Umsetzung von KI‑Anwendungen beschäftigen. Ob nun ein Playground rund ums Prompting, komplexe KI-Mini-Labore als kontrollierte Testumgebungen oder ein offenes Interface zur datenschutzkonformen Anbindung von Sprachmodellen – es bieten sich vielfältige Möglichkeiten.

Auf der Lernplattform prompting.schule stellt die Technische Universität Graz (TU Graz) ein frei zugängliches Online-Angebot zur Verfügung, mit dem Nutzer den effektiven Einsatz generativer Künstlicher Intelligenz (KI) erlernen können. Die interaktiven Kurse sind kostenlos und richten sich sowohl an KI-Einsteiger als auch an erfahrene Anwender.

Zur prompting.schule (TU Graz)

Zum Beitrag auf Unidigital


Das Chief Information Office stellt den Lehrenden der Universität Bamberg einen frei zugänglichen KI-Policy-Generator zur Verfügung, mit dem Lehrende ein zu ihrem Lehrkonzept passendes Regelwerk für die Nutzung von KI erstellen können. Der Policy-Generator ermöglicht einen Import und Export von Dateien und lässt sich ohne Anmeldung verwenden

Zum KI-Policy-Generator (Universität Bamberg)

Zum Beitrag auf Unidigital


HAWKI ist die am häufigsten genutzte Open-Source-Plattform an deutschen Hochschulen für generative KI. Das Interface wurde an der HAWK Hildesheim entwickelt und bindet datenschutzkonform Sprachmodelle wie ChatGPT, Gemini, Mistral & Co ein. Auf GitHub ist der Code frei zugänglich. Das HAWKI erhält regelmäßig neue Funktionen und bleibt so auf dem aktuellen Stand.

Zur HAWKI-Infoseite (HAWK Hildesheim)

Zum Beitrag auf Unidigital


An der Universität Bayreuth wurde ein KI-gestützter Simulator entwickelt, der Studierende dabei unterstützt, mündliche Prüfungen gezielt zu üben. Der digitale Avatar (basierend auf HeyGen Software) stellt Fragen, reagiert auf Antworten und kann gezielt nachhaken. Dies ermöglicht eine realistische Prüfungssituation, in der Studierende lernen, ihre Gedanken präzise zu verbalisieren – ein entscheidender Lernprozess, um Wissen zu strukturieren und Zusammenhänge besser zu verstehen.

Zu Trainexus (davor: ExamSim) – (Universität Bayreuth)

Zum Beitrag auf Unidigital


Bevor ein neues KI-Tool in der realen Welt zum Einsatz kommt, muss es gründlich getestet werden. Tests in der realen Welt können jedoch ein teures oder sogar riskantes Unterfangen sein. Daher testen Forschende ihre Algorithmen oft in Computersimulationen der Realität. Da Simulationen jedoch Annäherungen an die Realität darstellen, kann diese Art, KI-Lösungen zu testen, dazu führen, die Leistung einer KI zu überschätzen.

Kausalkammern: KI im Mini-Labor oder die Präzision auf dem Prüfstand (ETH Zürich)

Zum YouTube-Video


Autor

matthias kindt

Matthias Kindt auf Linkedin

✅ Beitragsbild mit Nano Banana generiert