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KI in Medienanwendungen - 01 - Einführung

KI in Medienanwendungen

Seminar im Wintersemester 2025/26 Prof. Dr.-Ing. Uwe Hahne

Vorstellung, Arbeitsweise, Inhalte

KI in Medienanwendungen Prof. Uwe Hahne

Vorstellung (Dozent)

Kurzer Lebenslauf

  • Studium der Mediensysteme an der Bauhaus Universität Weimar
  • Promotion an der TU Berlin im Bereich Computergrafik
  • 9 Jahre SW Entwicklung und Gruppenleitung bei SICK in Waldkirch
  • Seit WiSe 2021 an der HFU
  • Interessen: 3D Computer Vision+Graphics, Agilität, Medien, ...

Vorstellung (Teilnehmende)

  • Und jetzt ihr...

  • Nennt euren Namen und beschreibt eure Erwartungen an diesen Kurs „KI in Medienanwendungen“

Wie läuft das Seminar ab?

  • Interaktiv und kommunikativ
    • Werte: Mut, Fokus, Commitment, Respekt und Offenheit
  • Transparente Lernziele
  • Protokollierung der Termine
    • Slides, Links, Aufgaben, Ergebnisse...
  • Reaktion auf letzte Session bei Feedback
    • z.B. Wiederholung oder Ergänzung
    • Didaktische Anpassung

Lernzonen

Lernzonenmodell nach Sprenger, 2006

Arbeitseinstellung

  • Ich gehe davon aus, dass man sich auch außerhalb der Veranstaltungen (Vorlesung) mit dem Thema auseinander setzt.
  • „Growth Mindset*“:
    • „Ich kann das nochnicht.“ – es geht hier darum etwas zu lernen, nicht darum zu zeigen, dass man etwas kann.
    • Fehler sind cool, davon lernt man am meisten. *Vorsicht mit diesem Begriff: Ursprung und Kritik

Wo finde ich was?

QR code for FELIX page

Zugangscode: DAVT

Kommunikation

  • Am besten über Discord: https://discord.gg/v7y6cAMgGc
  • Bitte die offenen Kanäle nutzen! Es gibt keine dummen Fragen.
  • Wenn direkte Mail, dann bitte mit dem Präfix KIM-WiSe25 im aussagekräftigen Betreff an uwe.hahne@hs-furtwangen.de
  • Wie oft checkt ihr eure Emails?
  • Ich gehe davon aus, dass von mir an den Kurs gesendete Mails innerhalb von 24h gelesen wurden.

Prüfung

  • Kolloquium "KI in Medienanwendungen"
  • Termin in der Prüfungszeit
  • Eine Art mündliche Prüfung mit Präsentation des Gelernten

Lerninhalte: GenAI

Kernfragen:

  • Wie funktioniert es?
  • Was kann man damit machen?
  • Sollte man es wirklich tun? Welche Folgen hat es oder könnte es haben?

Motivation

The state of the art in Generative AI

  • image generation
  • video generation
  • 3D model generation
  • code generation

person from https://thispersondoesnotexist.com/ h:580

midjourney h:580

veo3 from Google

common sense machine texture h:580

trellis teaser

  • Microsoft Research Trellis teaser: Trellis

logo generated by bwGPT h:580

This Python code was generated by bwGPT.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Set up the figure
fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 6), facecolor='white')
ax.set_xlim(-1.5, 1.5)
ax.set_ylim(-1.5, 1.5)
ax.axis('off')

# Define colors (four colors)
colors = ['#FF5733', '#33FF57', '#3357FF', '#FFC300']

# Draw a central circle (representing creativity and the core of generative AI)
circle = plt.Circle((0, 0), 0.5, color=colors[0], alpha=0.9)
ax.add_artist(circle)

# Draw shapes around the circle (representing branching ideas or outputs)
# Top triangle
triangle_x = [0, 0.7, -0.7]
triangle_y = [0.5, 1.2, 1.2]
ax.fill(triangle_x, triangle_y, color=colors[1], alpha=0.8)

# Right diamond shape
diamond_x = [0.5, 1.2, 0.5, 0]
diamond_y = [0, 0.7, 1.2, 0.5]
ax.fill(diamond_x, diamond_y, color=colors[2], alpha=0.8)

# Left abstract shape
abstract_x = [-0.5, -1.2, -0.8, 0]
abstract_y = [0, 0.7, 1.2, 0.5]
ax.fill(abstract_x, abstract_y, color=colors[3], alpha=0.8)

# Bottom shape (inverted triangle)
bottom_triangle_x = [-0.7, 0, 0.7]
bottom_triangle_y = [-1.2, -0.5, -1.2]
ax.fill(bottom_triangle_x, bottom_triangle_y, color=colors[2], alpha=0.8)

# Save and display the logo
plt.tight_layout()
plt.show()