SoSe 2026
Missing (medical excuse): 8Missing (no reason): 6Reported Sep 21, 2026
FB20 Computer Science · 6 CP (estimated from SWS) · Offered in WiSe 2026/27, SoSe 2026, WiSe 2025/26
Average of averages
2.50
Every semester counts equally, whatever its size.
Pooled average
2.51
Weighted by cohort size — what an arbitrary student across all semesters scored.
Pass rate
91%
Share of results at 4.0 or better. 4.0 is the last passing grade.
Semesters with data
2
The German scale runs 1.0 (best) to 4.0 (last pass), with 5.0 as fail. There is no 4.3.
Missing (medical excuse): 8Missing (no reason): 6Reported Sep 21, 2026
Missing (medical excuse): 21Missing (no reason): 35Reported Sep 6, 2026
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Diese Lehrveranstaltung vermittelt fundierte Kenntnisse zu Konzepten, Methoden und Anwendungen großer Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) in der Künstlichen Intelligenz (KI) am Beispiel des Natural Language Processing. Neben den theoretischen Grundlagen von LLM-Architekturen und Trainingsverfahren werden wichtige Teilaspekte, beispielsweise Prompting, Fine-Tuning und Evaluationsmethoden behandelt. Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf modernen Anwendungsparadigmen wie Retrieval-Augmented Generation (RAG), der Integration großer Sprachmodelle in Informationssysteme bspw. Suchmaschinen und der Nutzung von LLMs in interaktiven Anwendungen. Die Inhalte werden durch praktische Übungen ergänzt, in denen Studierende selbständig LLM-basierte Methoden implementieren und evaluieren.
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