Leitung: Prof. Dr. Birgit Strodel

Dieses Qualifikations- bzw. Wahlpflichtmodul wird im Sommersemester 2025 erstmals angeboten und richtet sich an alle, die die faszinierenden Möglichkeiten der Künstlichen Intelligenz (KI) und des Maschinellen Lernens (ML) in der (bio-)chemischen Forschung entdecken möchten. Der Kurs bietet eine umfassende Einführung und praktische Anwendung von ML/KI-Techniken (nachfolgend als KI zusammengefasst), wobei besonderes Augenmerk auf deren Relevanz in der Chemie und Biochemie gelegt wird.

Das Modul gliedert sich in:

1. Python für Chemiker*innen: Das Modul beginnt mit einer Einführung in die Programmiersprache Python, die mittlerweile unverzichtbar ist für alle, die im Bereich der Datenanalyse arbeiten möchten. Aber auch von fast allen anderen Naturwissenschaftlern werden immer häufiger Python Grundkenntnisse erwartet. Die Studierenden erlernen grundlegende Programmierkenntnisse in Python und deren Anwendung in chemischen Kontexten, inklusive der grafischen Darstellung von Daten mittels Python.

2. Einführung in KI-Techniken: Nachdem die Grundlagen von Python erlernt sind, taucht das Modul in die KI-Welt. Die Studierenden erhalten eine Einführung in wichtige KI-Techniken und –Algorithmen (überwachtes/unüberwachtes/bestärkendes Lernen sowie lineare und logistische Regression, Entscheidungsbäume, Naive Bayes, Random Forest, k-nächste-Nachbarn, Support-Vektor-Maschine, Gradientenverstärkung und neuronale Netze) und deren beispielhafte Anwendung auf (bio-)chemische Daten, um Datenmuster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen.

3. Evaluierung und Interpretation von KI-Modellen: Ein essenzieller Teil des KI-Prozesses ist das Testen und Interpretieren der entwickelten Modelle. Die Studierenden lernen, wie man die Leistungsfähigkeit verschiedener KI-Modelle bewerten kann, und erhalten Einblicke, wie deren Ergebnisse in sinnvolle (bio-)chemische Informationen umgewandelt werden können.

4. Typische KI-Programme in der (Bio-)Chemie: Im letzten Abschnitt des Kurses betrachten die Studierenden spezifische Anwendungsbeispiele aus der chemischen und biochemischen Forschung. Jede*r von ihnen wird ein existierendes KI-Programm ihrer/seiner Wahl näher untersuchen, d.h. erarbeiten, welche KI-Methode hinter der Anwendung steht, wie man diese zum Laufen bekommt und eine kleines Problem mit diesem Programm bearbeiten. Die Ergebnisse dieses Modulabschnitts werden in Seminaren von den Studierenden vorgetragen.

Durch eine Mischung aus Vorlesungen, interaktiven Übungen (v.a. mit Python) und den Seminaren bietet dieser Kurs nicht nur theoretisches Wissen, sondern auch die notwendige praktische Erfahrung, um einen tiefen Einblick in ML/KI in der Chemie und Biochemie zu erhalten. Egal, ob die Studierenden in die akademische Welt oder in die Industrie gehen möchten, die in diesem Modul erworbenen Fähigkeiten werden ihnen einen wertvollen Vorteil verschaffen.