Cognitive Processes and AI Technology (ILV)

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LehrveranstaltungsleiterIn:

Mag. (FH) Dr. phil.

 Markus-Andreas Steindl
LV-NummerB3.02850.40.061
LV-KürzelDiG-4
Studienplan2023
Studiengangssemester 4. Semester
LehrveranstaltungsmodusPräsenzveranstaltung und Fernlehre
Semesterwochenstunden / SWS2,0
ECTS Credits3,0
Unterrichtssprache Englisch

Die Studierenden

  • verstehen die Hauptmerkmale der Mensch-Maschine-Interaktion und des menschzentrierten Designs.
  • erklären die Prinzipien der menschlichen Kognition und Informationsverarbeitung.
  • erörtern die Potenziale von KI-Technologien und verstehen die Funktionsweise von Algorithmen des maschinellen Lernens.
  • verstehen die Vorteile und Risiken moderner KI-Technologien im Kontext des Gesundheitswesens und insbesondere der Rehabilitation.
  • erläutern, wie KI im Kontext der Schlaganfall-Rehabilitation mit Exoskeletten eingesetzt werden kann.
  • kennen zentrale ethische Fragen im Zusammenhang mit AI Technologien.


In der ILV werden die Grundlagen der folgenden gesellschaftsbezogenen Aspekte der kognitiven Prozesse und AI thematisiert:

  • Mensch-Maschine Interaktion
  • Kognition
  • Künstliche Intelligenz (KI)
  • KI in der Rehabilitation
  • Fallbeispiel: Exoskelette in der Schlaganfall-Rehabilitation, und weitere


Alpaydin, E. (2019). Maschinelles Lernen. De Gruyter Oldenbourg.
American Stroke Association. (2021). Stroke Symptoms. https://www.stroke.org/en/about-stroke/stroke-symptoms
Amerman, E. (2019). Human anatomy and physiology, ebook, global edition. ProQuest Ebook Central. https://ebookcentral.proquest.com
Banich, M. T., & Compton, R. J. (2018). Cognitive neuroscience. Cambridge University Press.
Belda-Lois, J. M., Mena-del Horno, S., Bermejo-Bosch, I., Moreno, J. C., Pons, J. L., Farina, D., Iosa, M., Molinari, M., Tamburella, F., Ramos, A., Caria, A., Solis-Escalante, T., Brunner, C. & Rea, M. (2011). Rehabilitation of gait after stroke: a review towards a top-down approach. Journal of neuroengineering and rehabilitation, 8(1), 1-20.
Burkov, A. (2019). Machine Learning kompakt: Alles, was Sie wissen müssen. MITP-Verlags GmbH & Co. KG.
Cardona, M., Destarac, M., & Cena, C. G. (2020). Robotics for Rehabilitation: A State of the Art. Exoskeleton Robots for Rehabilitation and Healthcare Devices, 1-11.
Ekmekci, P. E., & Arda, B. (2020). Artificial Intelligence and Bioethics. Springer Nature.
He, W., Li, Z., & Chen, C. P. (2017). A survey of human-centered intelligent robots: issues and challenges. IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica, 4(4), 602-609.
Hohwy, J., (2013). The predictive mind. Oxford: university press.
Steil, J. J., & Wrede, S. (2019). Maschinelles Lernen und lernende Assistenzsysteme - Neue Tätigkeiten, Rollen und Anforderungen für Beschäftigte? Berufsbildung in Wissenschaft und Praxis. BWP, 3, 14-18.
Tschandl, P., Codella, N., Akay, B. N., Argenziano, G., Braun, R. P., Cabo, H., Gutman, D., Halpern, A., Helba, B., Hofmann-Wellenhof, R., Lallas, A., Lapins, J., Longo, C., Malvehy, J., Marchetti. M., Marghoob, A., Menzies, S., Oakley, A., Paoli, J., Puig, S., Rinner, C., Rosendahl, C., Scope, A., Sinz, C., Soyer, P., Thomas, L., Zalaudek, I., & Kittler, H. (2019). Comparison of the accuracy of human readers versus machine-learning algorithms for pigmented skin lesion classification: an open, web-based, international, diagnostic study. The Lancet Oncology , 20(7), 938-947.
Tschandl, P., Rinner, C., Apalla, Z., Argenziano, G., Codella, N., Halpern, A., Janda, M., Lallas, A., Longo, C., Malvehy, J., Paoli, J., Puig, S., Rosendahl, C., Soyer, H.P., Zalaudek, I., & Kittler, H. (2020). Human-computer collaboration for skin cancer recognition. Nature Medicine, 26(8), 1229-1234.

Cornelius, A. (2019). Künstliche Intelligenz - Entwicklungen, Erfolgsfaktoren und Einsatzmöglichkeiten. Haufe-Lexware GmbH, Freiburg, 1. Auflage 2019. Hirsch-Kreinsen, H. (2020). Digitale Transformation von Arbeit: Entwicklungstrends und Gestaltungsansätze, Verlag W. Kohlhammer GmbH, Stuttgart, 1. Auflage 2020. Keese, C. (2016). SiliconGermany: Wie wir die digitale Transformation schaffen, Albrecht Knaus Verlag, München. Lang, V. (2022). Digitale Kompetenz: Grundlagen der Künstlichen Intelligenz, Blockchain-Technologie, Quanten-Computing und deren Anwendungen für die Digitale Transformation, Springer Verlag, Pfaffenhofen. Lender, P. (2019). Digitalisierung klargemacht: Basiswissen für Arbeitnehmerinnen und Unternehmer, Haufe-Lexware GmbH & Co. KG, Freiburg, 1.Auflage 2019. Puls, M., Matusiewicz, D. (2020). Digitale Geschäftsmodelle im Gesundheitswesen, MWV Medizinisch Wissenschaftliche Verlagsgesellschaft mbH & Co KG, Berlin. Stummeyer, C., Raab, A., Behm, M. E. (2023). Plattformökonomie im Gesundheitswesen, Springer Fachmedien, Wiesbaden. Gorr, C., Bauer C. M. (2019). Gehirne unter Spannung. Kognition, Emotion und Identität im digitalen Zeitalter, Springer Verlag, Berlin. Lange, S., Santarius, T. (2018). Smarte grüne Welt? Digitalisierung zwischen Überwachung, Konsum und Nachhaltigkeit, Oekom Verlag, München. Haun, M. (2022). Natürliche Kognition technologisch begreifen. Möglichkeiten und Grenzen der KI Forschung, Springer Verlag, Berlin. Haun, M. (2014). Cognitive Computing. Steigerung des systemischen Intelligenzprofils, Springer Verlag, Berlin.

Moderierte Webinare/Onlinekurs mit Diskussion (MOOC)

Vortrag, Gruppenübungen,

Immanenter Prüfungscharakter: Mitarbeit, Präsentation