Naturwissenschaftliche Informatik / Master of Science

Modul 39-M-Inf-P1_NWI Projekt 1

Projekt 1 (Pj)

Belegnr	Lehrende/r	Thema	Art	Termine	Mein eKVV
200954	Wegner	Biodidaktik: Projektmodul Teutolab Robotik Bei Interesse schreiben Sie bitte eine Mail an den Dozenten dieser Veranstaltung eKVV Teilnahmemanagement	PP+S
392150	Sczyrba, Krüger	Cloud Computing	Pj	Do 10-12
392204	Nattkemper	Projekt: ’Webentwicklung für online Bildanalyse in der Meeresforschung’	Pj	n. V., n. V.
392205	Melnik	Deep Learning	Pj	n. V., n. V. ONLINE
392208	Melnik	Physical Reasoning AI	Pj	n. V., n. V. ONLINE
392225	Nattkemper	Projekt: ’Deep Learning - based taxonomic classification in underwater image data’	Pj	, n. V.
392227	Haschke	Projekt: Reinforcement Learning Model for Tactile-based Pushing	Pj	, n. V.
392228	Haschke	Projekt: Implementing an Insertion Task with a Cartesian Impedance Controller Projekt	Pj	, n. V.
392243	Rückert	Embedded Machine-Learning (EML)	Pj	, n. V. in 3.204
392250	Königs, Friedrichs	Analyse und Visualisierung biologischer Netzwerke	Pj	n. V., n. V. 1. Vorbesprechung; n. V., n. V. 2. Vorbesprechung
392252	Mika	Miniroboterentwicklung	Pj	, n. V. in CITEC 0.414
392261	Hesse	Körpernahe Sensorik / Wearable Sensors	Pj	, n. V.

Modul 39-Inf-10 Datenbanken

Einführung in die Datenbanken und Modellierung (V)

Belegnr	Lehrende/r	Thema	Art	Termine	Mein eKVV
392156	Eger, Ell, Geromel	Einführung Datenbanken und Modellierung	V	Do 14-16 VOR ORT & ONLINE in CITEC Hybridform
392156	Eger, Ell, Geromel	Klausur: Einführung Datenbanken und Modellierung - 1. Klausur Einlass: 10:45 Uhr Begrenzte Teilnahmezahl: 227 Anmeldung über das eKVV bis zum 09.02.2023	Kl
392156	Eger, Ell, Geromel	Klausur: Einführung Datenbanken und Modellierung - 2. Klausur "Einlass 12:45 Uhr" Begrenzte Teilnahmezahl: 200 Anmeldung über das eKVV bis zum 21.03.2023	Kl

Einführung in die Datenbanken und Modellierung (Ü)

Belegnr	Lehrende/r	Thema	Art	Termine	Mein eKVV
392157	Ell, Geromel, Tutorin: Natalie Kalina	Übungen A zu Einführung Datenbanken und Modellierung Begrenzte Teilnahmezahl: 22 eKVV Teilnahmemanagement	Ü	Mo 8-10 VOR ORT & ONLINE in C01-226 Hybridform
392157	Ell, Geromel, Tutor: Richard Freidhof	Übungen B zu Einführung Datenbanken und Modellierung Begrenzte Teilnahmezahl: 22 eKVV Teilnahmemanagement	Ü	Di 12-14 VOR ORT & ONLINE in C01-226 Hybridform
392157	Ell, Geromel, Tutor: Daniel Peters	Übungen C zu Einführung Datenbanken und Modellierung Begrenzte Teilnahmezahl: 25 eKVV Teilnahmemanagement	Ü	Di 12-14 in X-E0-209
392157	Ell, Geromel, Tutor: Tobias Kröcker	Übungen D zu Einführung Datenbanken und Modellierung Begrenzte Teilnahmezahl: 22 eKVV Teilnahmemanagement	Ü	Fr 12-14 VOR ORT & ONLINE in C01-226 Hybridform
392157	Ell, Geromel, Tutor: Lukas Schulte	Übungen E zu Einführung Datenbanken und Modellierung Begrenzte Teilnahmezahl: 18 eKVV Teilnahmemanagement	Ü	Do 12-14 VOR ORT & ONLINE in X-E0-213 Hybridform
392157	Ell, Geromel, Tutor: Christoph Geske	Übungen F zu Einführung Datenbanken und Modellierung Begrenzte Teilnahmezahl: 18 eKVV Teilnahmemanagement	Ü	Fr 12-14 ONLINE
392157	Ell, Geromel, Tutor: Manuel Groß	Übungen G zu Einführung Datenbanken und Modellierung Begrenzte Teilnahmezahl: 25 eKVV Teilnahmemanagement	Ü	Fr 10-12 ONLINE

Modul 39-Inf-ASB Algorithmische Stochastik in der (Bio-)Informatik

Algorithmische Stochastik in der Bioinformatik (V)

Belegnr	Lehrende/r	Thema	Art	Termine	Mein eKVV
392170	Cordero	Algorithmic stochastics Begrenzte Teilnahmezahl: 20 Course taught in English	V	Di 14-16 in U5-133
392170	Cordero, Dopmeyer, Mellis	Refresher course in Algorithmic Stochastics (2. exam)	S	Di ab 08:30, einmalig in V4-106; Mi ab 08:30, einmalig in V4-106; Do ab 08:30, einmalig in V4-106; Mo ab 14:30, einmalig in V4-106; Di ab 14:30, einmalig in V4-106; Mi ab 14:30, einmalig in V4-106; Do ab 14:30, einmalig in V4-106

Algorithmische Stochastik in der Bioinformatik (Ü)

Belegnr	Lehrende/r	Thema	Art	Termine	Mein eKVV
392171	Cordero, Tutorinnen: Hannah Dopmeyer/Sophia-Marie Mellis	Tutorials Algorithmic stochastics Begrenzte Teilnahmezahl: 20 Course taught in English	Ü	Do 16-18 in U2-147

Modul 39-Inf-BV Bildverarbeitung

Bildverarbeitung (V)

Belegnr	Lehrende/r	Thema	Art	Termine	Mein eKVV
392103	Kummert	Bildverarbeitung Begrenzte Teilnahmezahl: 100	V	Di 10-12 in V2-205
392103	Kummert	Klausur: Bildverarbeitung Begrenzte Teilnahmezahl: 105 eKVV Teilnahmemanagement	Kl
392103	Kummert	Klausur: Bildverarbeitung - 2. Termin Begrenzte Teilnahmezahl: 90 Anmeldung über das eKVV bis zum 17.03.2023	Kl

Bildverarbeitung (Ü)

Belegnr	Lehrende/r	Thema	Art	Termine	Mein eKVV
392104	Kummert, Rabethge	Übungen zu Bildverarbeitung	Ü	, n. V.

Modul 39-Inf-EMS Entwurf mikroelektronischer Systeme

Entwurf mikroelektronischer Systeme (V)

Belegnr	Lehrende/r	Thema	Art	Termine	Mein eKVV
392184	Rückert, Hagemeyer	Entwurf mikroelektronischer Systeme	V	Do 10:15-11:45 in CITEC 1.204; Do 10:15-11:45, einmalig in CITEC 1.016 Vorlesung findet als Übung statt - nur Präsenz!!; Do 10:15-11:45, einmalig in CITEC 1.016 Vorlesung findet als Übung statt - nur Präsenz!!; Do 10:15-11:45, einmalig in CITEC 2.015

Entwurf mikroelektronischer Systeme (Ü)

Belegnr	Lehrende/r	Thema	Art	Termine	Mein eKVV
392185	Mika, Hagemeyer	Entwurf mikroelektronischer Systeme	Ü	Mi 14:00-15:30 in CITEC 1.016; Do 12:15-13:45 in CITEC 1.016

Modul 39-Inf-FL Formal Logic

Formal Logic (V)

Belegnr	Lehrende/r	Thema	Art	Termine	Mein eKVV
392125	Frettlöh	Formal Logic eKVV Teilnahmemanagement	V	Di 14-16 in H11
392125	Frettlöh	Klausur "Formal Logic" - 1. Termin Begrenzte Teilnahmezahl: 100 eKVV Teilnahmemanagement	Kl

Formal Logic (Ü)

Belegnr	Lehrende/r	Thema	Art	Termine	Mein eKVV
392126	Frettlöh	Formal Logic eKVV Teilnahmemanagement	Ü	n. V., n. V. ; Di 14-16, einmalig in U2-200; Di 14-16 in V2-213
392126	Frettlöh, Tutor: Constantin Lefeld	Übungen A Formal Logic Begrenzte Teilnahmezahl: 25	Ü	Di 16-18 in U2-232
392126	Frettlöh, Tutor: Jakob Niermann	Übungen B Formal Logic	Ü	Di 16-18 in T2-233
392126	Frettlöh, Tutor: Frederic Alberti	Übungen C Formal Logic Begrenzte Teilnahmezahl: 23	Ü	Mi 8-10 in U2-232
392126	Frettlöh, Tutorin: Hannah Schweizer	Übungen D Formal Logic Begrenzte Teilnahmezahl: 24	Ü	Mi 16-18 in U2-147
392126	Frettlöh, Tutoren: Luigi Esercito und Enrico di Gaspero	Übungen E Formal Logic	Ü	Do 12-14 in C01-136

Modul 39-Inf-KR Cognitive Computing / Kognitives Rechnen

Kognitives Rechnen (V)

Belegnr	Lehrende/r	Thema	Art	Termine	Mein eKVV
392101	Kopp, Voß	Cognitive Computing: Reasoning and Decision-Making Under Uncertainty Course taught in English	V	Fr 10-12 VOR ORT & ONLINE in CITEC Hybridform; n. V., n. V. Zweitklausur; n. V., n. V. Erstklausur
392101	Kopp, Voß	Klausur: Cognitive Computing: Reasoning and Decision-Making Under Uncertainty - 1. Termin Begrenzte Teilnahmezahl: 90 Anmeldung über das eKVV bis zum 27.02.2023	Kl
392101	Kopp, Voß	Klausur: Cognitive Computing: Reasoning and Decision-Making Under Uncertainty - 2. Termin Begrenzte Teilnahmezahl: 90 Anmeldung über das eKVV bis zum 20.03.2023	Kl

Kognitives Rechnen (Ü)

Belegnr	Lehrende/r	Thema	Art	Termine	Mein eKVV
392102	Voß, Kopp	Übungen zu Cognitive Computing: Reasoning and Decision-Making Under Uncertainty	Ü	Mo 12-14 in CITEC; Mi 14-16 in CITEC; Mi 16-18, einmalig in T2-233; Mi 14-16, einmalig in X-E0-222

Modul 39-Inf-ML_ver1 Grundlagen Maschinelles Lernen

Grundlagen Maschinellen Lernens (Ü)

Belegnr	Lehrende/r	Thema	Art	Termine	Mein eKVV
392141	Schulz	Tutorials "Introduction to Machine Learning (int. Track)" Die Termine für die einzelnen Übungen werden zu einem späteren Zeitpunkt bekannt gegeben. Course taught in English	Ü	n. V., n. V.
392141	Schulz, Tutorin: Svenja Ingmanns	Tutorials "Introduction to Machine Learning (int. Track)" Begrenzte Teilnahmezahl: 22 eKVV Teilnahmemanagement	Ü	Mo 10-12 in C01-226
392141	Schulz, Tutorin: Lara Bergmann	Tutorials "Introduction to Machine Learning (int. Track)" Begrenzte Teilnahmezahl: 22 eKVV Teilnahmemanagement	Ü	Mo 12-14 in X-E0-209
392141	Schulz, Tutorin: Kristin Willms	Tutorials "Introduction to Machine Learning (int. Track)" Begrenzte Teilnahmezahl: 22 eKVV Teilnahmemanagement	Ü	Mo 14-16 in C01-226
392141	Schulz, Tutorin: Kristin Willms	Tutorials "Introduction to Machine Learning (int. Track)" Begrenzte Teilnahmezahl: 18 eKVV Teilnahmemanagement	Ü	Mo 12-14 in T2-228 einmalig am 17.10.2022 in H14; Mo 12-14, einmalig in H14 einmalig am 17.10.2022 in H14
392141	Schulz, Tutorin: Carolin Klute	Tutorials "Introduction to Machine Learning (int. Track)" Begrenzte Teilnahmezahl: 30 eKVV Teilnahmemanagement	Ü	Mo 16-18 in C01-220

Grundlagen Maschinellen Lernens (V)

Belegnr	Lehrende/r	Thema	Art	Termine	Mein eKVV
392140	Schulz	Introduction to Machine Learning (int. Track) Course taught in English	V	Di 12-14 in CITEC; Di 10-12, einmalig Erstklausur; Di 10-12, einmalig Zweitklausur
392140	Schulz	Klausur: Introduction to Machine Learning (int. Track) - 1. Termin Begrenzte Teilnahmezahl: 180 Anmeldung über das eKVV bis zum 07.02.2023	Kl
392140	Schulz	Klausur: Introduction to Machine Learning (int. Track) - 2. Termin Begrenzte Teilnahmezahl: 100 Anmeldung über das eKVV bis zum 14.03.2023	Kl

Modul 39-Inf-MR_a Mobile Roboter

Mobile Roboter (V)

Belegnr	Lehrende/r	Thema	Art	Termine	Mein eKVV
392133	Möller, Hoffmann, Offermann	Mobile Roboter Videoaufzeichnung wird zur Verfügung gestellt + "inverted classroom"-Veranstaltung (Zoom) angeboten.	V	, n. V.
392133	Möller, Hoffmann, Offermann	Klausur: Mobile Roboter - erster Termin Begrenzte Teilnahmezahl: 60 Anmeldung über das eKVV bis zum 08.02.2023	Kl
392133	Möller, Hoffmann, Offermann	Klausur: Mobile Roboter - zweiter Termin Begrenzte Teilnahmezahl: 50 Anmeldung über das eKVV bis zum 10.03.2023	Kl

Mobile Roboter (Ü)

Belegnr	Lehrende/r	Thema	Art	Termine	Mein eKVV
392134	Möller, Offermann, Hoffmann, Tutor: M.Sc. Lars Offermann	Übungen A zu Mobile Roboter eKVV Teilnahmemanagement	Ü	Do 10-12 ONLINE
392134	Möller, Offermann, Hoffmann, Tutorin: Dipl.-Inform. Annika Hoffmann	Übungen B zu Mobile Roboter Begrenzte Teilnahmezahl: 20	Ü	Do 12-14 ONLINE
392134	Möller, Offermann, Hoffmann, Tutor: M.Sc. Lars Offermann	Übungen C zu Mobile Roboter	Ü	Fr 14-16 in D4-135

Modul 39-Inf-RT_a Regelungstechnik

Regelungstechnik (V)

Belegnr	Lehrende/r	Thema	Art	Termine	Mein eKVV
392176	O’Sullivan, Möller	Regelungstechnik Begrenzte Teilnahmezahl: 30 eKVV Teilnahmemanagement	V	, n. V.
392176	O’Sullivan, Möller	Klausur: Regelungstechnik - 1. Termin Begrenzte Teilnahmezahl: 32 Anmeldung über das eKVV bis zum 17.02.2023	Kl
392176	O’Sullivan, Möller	Klausur: Regelungstechnik - 2. Termin Begrenzte Teilnahmezahl: 30 Anmeldung über das eKVV bis zum 17.03.2023	Kl

Regelungstechnik (Ü)

Belegnr	Lehrende/r	Thema	Art	Termine	Mein eKVV
392177	O’Sullivan, Möller	Übungen A zu Regelungstechnik	Ü	Do 08-10 ONLINE
392177	O’Sullivan, Möller, Tutor:	Übungen B zu Regelungstechnik	Ü	Fr 8-10 in D4-135

Modul 39-Inf-SE_a Software Engineering

Software-Engineering (V)

Belegnr	Lehrende/r	Thema	Art	Termine	Mein eKVV
392142	Wrede, Wachsmuth	Grundlagen des Software Engineering	V	Do 12-14 in H1

Softwaremodellierung mit UML, Projektanalyse und -präsentation (S)

Belegnr	Lehrende/r	Thema	Art	Termine	Mein eKVV
392148	Wrede, Wachsmuth	Softwaremodellierung mit UML, Projektanalyse und -präsentation	S	Mo 10-12 in X-E0-218; Di 16-18 in C01-226; Mi 12-14 in CITEC 2.015; Mi 16-18 in T2-220; Do 16-18 in U2-113; Fr 12-14 in U2-113; Mi 12-14, einmalig in U4-120

Softwaremodellierung mit UML, Projektanalyse und -präsentation (Ü)

Belegnr	Lehrende/r	Thema	Art	Termine	Mein eKVV
392143	Wachsmuth, Wrede, Braun	Übungen zu Grundlagen des Software Engineering Die Termine für die einzelnen Übungen werden zu einem späteren Zeitpunkt bekannt gegeben.	Ü	n. V., n. V.
392143	Wachsmuth, Wrede, Tutoren: Max Baron, Hannah Heile	Übungen 1 zu Grundlagen des Software Engineering	Ü	Mo 12-14 in GZI V2-221/V2-222
392143	Wachsmuth, Wrede, Tutoren: Dana Meyer, Franziska Harenberg	Übungen 2 zu Grundlagen des Software Engineering	Ü	Mo 14-16 in GZI V2-222/V2-229
392143	Wachsmuth, Wrede, Tutoren: Kevin Hüllermeier, Laurens Winkler	Übungen 3 zu Grundlagen des Software Engineering	Ü	Mo ; Di 14-16 in GZI V2-222/V2-229
392143	Wrede, Tutoren: Kai Mismahl, Hendrik Müller	Übungen 4 zu Grundlagen des Software Engineering	Ü	Mo 12-14 GZI V2-229/V2-234
392143	Wrede, Tutoren: Aaron Wetzer, Yannick Hagedorn	Übungen 5 zu Grundlagen des Software Engineering	Ü	Mo 16-18 in V2-222/V2-229
392143	Wachsmuth, Wrede, Tutoren: Tim Heptner, Bastian Hunecke	Übungen 6 zu Grundlagen des Software Engineering	Ü	Fr 14-16 in GZI V2-222/V2-229
392148	Wrede, Wachsmuth	Softwaremodellierung mit UML, Projektanalyse und -präsentation	S	Mo 10-12 in X-E0-218; Di 16-18 in C01-226; Mi 12-14 in CITEC 2.015; Mi 16-18 in T2-220; Do 16-18 in U2-113; Fr 12-14 in U2-113; Mi 12-14, einmalig in U4-120

Modul 39-M-Inf-ABI Angewandte Bioinformatik

Angewandte Bioinformatik (Pr)

Belegnr	Lehrende/r	Thema	Art	Termine	Mein eKVV
209806	Albaum, Niehaus	Mastermodul VI: Angewandte Bioinformatik Teil 1	V+Ü	Mi 12-14 VOR ORT & ONLINE in X-E1-200 Vorlesung; , n. V. Übung; Mi 12-14, einmalig ONLINE eventuell online

Modul 39-M-Inf-AG Algorithmen in der Genomforschung

Algorithmen in der Genomforschung (Ü)

Belegnr	Lehrende/r	Thema	Art	Termine	Mein eKVV
392110	Stoye	Tutorials Algorithms in Genome Research Course taught in English	Ü	Fr 9:00-10:30 in U10-146; Do 09-10:30, einmalig in U10-146; Mi 09:00-10:30, einmalig in U10-146 Alternative date for the tutorial 03.02.2023

Algorithmen in der Genomforschung (V)

Belegnr	Lehrende/r	Thema	Art	Termine	Mein eKVV
392109	Stoye	Algorithms in Genome Research Course taught in English	V	Fr 10:30-12:00 in U10-146; Do 10:30-12:00, einmalig in U10-146; Mi 10:30-12:00, einmalig in U10-146 Alternative date for the lecuture 03.02.2023

Modul 39-M-Inf-AMN Analyse Metabolischer Netzwerke

Modellierung und Simulation metabolischer Netzwerke (V)

Belegnr	Lehrende/r	Thema	Art	Termine	Mein eKVV
392145	Hofestädt	Modellierung und Simulation metabolischer Netzwerke	V	Di 14:30-16:30 in D5-113

Modellierung und Simulation metabolischer Netzwerke (Ü)

Belegnr	Lehrende/r	Thema	Art	Termine	Mein eKVV
392147	Königs	Modellierung und Simulation metabolischer Netzwerke	Ü	Do 12-14 in C5-148 / 150

Simulation metabolischer Prozesse oder Analyse metabolischer Netzwerke (Pj)

Belegnr	Lehrende/r	Thema	Art	Termine	Mein eKVV
392155	Friedrichs, Königs	Konzeption und Implementierung biomedizinischer Informationssysteme	Pj	n. V., n. V. 2. Vorbesprechung; n. V., n. V. 1. Vorbesprechung

Modul 39-M-Inf-IT_S Spezialmodul Technik I/II: IT-Unterstützung im Sport

Erfassung und Verarbeitung von physiologischen und kinematischen Daten (V)

Belegnr	Lehrende/r	Thema	Art	Termine	Mein eKVV
392199	Rückert	Informationstechnik im Sport	V	Mi 09:00-11:00 in CITEC 1.015

Erfassung und Verarbeitung von physiologischen und kinematischen Daten (Ü)

Belegnr	Lehrende/r	Thema	Art	Termine	Mein eKVV
392213	Rückert	Informationstechnik im Sport	Ü	Mi 11:00-13:00 in 1.016 + 1.015

Modul 39-M-Inf-RDM Research Data Management

Research Data Management (S)

Belegnr	Lehrende/r	Thema	Art	Termine	Mein eKVV
392266	Eger, Sanchez Graillet, Cimiano	Research Data Management Course taught in English	S	Fr 12-14 in CITEC; Fr 12-14, einmalig in H11

Modul 39-M-Inf-RPRS Rekonfigurierbare und parallele Rechnersysteme

Rekonfigurierbare und parallele Rechnersysteme (V)

Belegnr	Lehrende/r	Thema	Art	Termine	Mein eKVV
392164	Hagemeyer, Rückert	Rekonfigurierbare und parallele Rechnersysteme	V	Mo 17:00-18:30 in CITEC 1.204 1. Vorlesung am 17.10.2022 - 1. Termin im Raum 2.015!; Mo 17:00-18:30, einmalig in CITEC 2.015; Mo 17:00-18:30, einmalig in CITEC 2.015

Rekonfigurierbare und parallele Rechnersysteme (Ü)

Belegnr	Lehrende/r	Thema	Art	Termine	Mein eKVV
392167	Hagemeyer, Hesse	Rekonfigurierbare und parallele Rechnersysteme	Ü	Do 14:00-15:30 in 1.016

Rekonfigurierbare und parallele Rechnersysteme (Pj)

Belegnr	Lehrende/r	Thema	Art	Termine	Mein eKVV
392166	Hagemeyer	Einsatz rekonfigurierbarer und paralleler Rechnersysteme	Pj	n. V., n. V. in 3.204

Modul 39-M-Inf-VMNT Vertiefung Mathematik II für Naturwissenschaft und Technik

Vertiefung Mathematik für Naturwissenschaft und Technik (Ü)

Belegnr	Lehrende/r	Thema	Art	Termine	Mein eKVV
240122	Herr, Hientzsch, Tutor: Lars Eric Hientzsch	Übungen zu Mathematische Methoden der Biowissenschaften III	Ü	Mi 18-20 in V3-204; Mi 8-10, einmalig in V4-112; Di 14:00-16:00, einmalig in V4-116

Vertiefung Mathematik für Naturwissenschaft und Technik (V)

Belegnr	Lehrende/r	Thema	Art	Termine	Mein eKVV
240121	Herr	Mathematische Methoden der Biowissenschaften III	V	Mo 16:00-17:30 in U2-232

Modul 39-Inf-AB Algorithmen der Bioinformatik

Algorithmische Implementierung (AngSelb)

Belegnr	Lehrende/r	Thema	Art	Termine	Mein eKVV
392041	Stoye	Implementation of Algorithms Course taught in English	Ü	n. V., n. V.

Ausgewählte Vorlesung zu Algorithmen der Bioinformatik (V)

Belegnr	Lehrende/r	Thema	Art	Termine	Mein eKVV
392017	Wittler	Phylogenetics	V	Do 10-12 in U10-146; Do 10-12, einmalig in U10-106

Ausgewähltes Seminar zu Algorithmen der Bioinformatik (S)

Belegnr	Lehrende/r	Thema	Art	Termine	Mein eKVV
392129	Schlüter, Schönhuth	Biological Applications of Graph Databases The seminar will start with an introductional presentation and we will provide a list of topics for the final presentations.	S	Fr 10-12 in C01-142; Fr 12-14, einmalig in C01-136
392130	Bohnenkämper	Classic Papers in Comparative Genomics Course taught in English	S	Mo 16-18 in U10-146
392219	Schulz	Computational Pangenomics	S	Mi 10-12 in U10-146
392232	Schönhuth	Graph Neural Networks in Big Data Analytics Course taught in English	S	Do 10-12, einmalig in U2-205; Do 10-12 in V6-116; Do 10-12, einmalig in VHF.01.211

Übung zur Vorlesung (Ü)

Belegnr	Lehrende/r	Thema	Art	Termine	Mein eKVV
392018	Wittler	Übungen zu Phylogenetics	Ü	Fr 14-16 in U10-146
392232	Schönhuth	Graph Neural Networks in Big Data Analytics Course taught in English	S	Do 10-12, einmalig in U2-205; Do 10-12 in V6-116; Do 10-12, einmalig in VHF.01.211

Modul 39-Inf-BDS Biomedical Data Science for Modern Healthcare Technology

Ausgewählte Vorlesung (V)

Belegnr	Lehrende/r	Thema	Art	Termine	Mein eKVV
392120	Schönhuth	Biological Applications of Advanced Deep Learning Strategies Course taught in English	V	Mi 12-14 in U10-146
392120	Schönhuth	Klausur: Biological Applications of Advanced Deep Learning Strategies - 1. Termin Begrenzte Teilnahmezahl: 20 Anmeldung über das eKVV bis zum 25.01.2023	Kl
392120	Schönhuth	Klausur: Biological Applications of Advanced Deep Learning Strategies - 2. Termin Begrenzte Teilnahmezahl: 20 Anmeldung über das eKVV bis zum 15.02.2023	Kl

Ausgewähltes Seminar oder Projekt (Pj o. S)

Belegnr	Lehrende/r	Thema	Art	Termine	Mein eKVV
392129	Schlüter, Schönhuth	Biological Applications of Graph Databases The seminar will start with an introductional presentation and we will provide a list of topics for the final presentations.	S	Fr 10-12 in C01-142; Fr 12-14, einmalig in C01-136
392131	Schönhuth, Vérolet	Biomedical Blockchains Course taught in English	S	Fr 10-12 ONLINE
392232	Schönhuth	Graph Neural Networks in Big Data Analytics Course taught in English	S	Do 10-12, einmalig in U2-205; Do 10-12 in V6-116; Do 10-12, einmalig in VHF.01.211

Übung zur ausgewählten Vorlesung (Ü)

Belegnr	Lehrende/r	Thema	Art	Termine	Mein eKVV
392121	Schlüter, Schönhuth	Tutorials: Biological Applications of Advanced Deep Learning Strategies Course taught in English	Ü	Mi 10-12, 14-täglich in X-E0-214; Mi 10-12, einmalig in U5-133

Modul 39-Inf-SAB_a Spezielle Algorithmen der Bioinformatik

Algorithmische Implementierung (AngSelb)

Belegnr	Lehrende/r	Thema	Art	Termine	Mein eKVV
392041	Stoye	Implementation of Algorithms Course taught in English	Ü	n. V., n. V.

Ausgewähltes Seminar zu Spezielle Algorithmen der Bioinformatik (S)

Belegnr	Lehrende/r	Thema	Art	Termine	Mein eKVV
392129	Schlüter, Schönhuth	Biological Applications of Graph Databases The seminar will start with an introductional presentation and we will provide a list of topics for the final presentations.	S	Fr 10-12 in C01-142; Fr 12-14, einmalig in C01-136
392130	Bohnenkämper	Classic Papers in Comparative Genomics Course taught in English	S	Mo 16-18 in U10-146
392219	Schulz	Computational Pangenomics	S	Mi 10-12 in U10-146
392232	Schönhuth	Graph Neural Networks in Big Data Analytics Course taught in English	S	Do 10-12, einmalig in U2-205; Do 10-12 in V6-116; Do 10-12, einmalig in VHF.01.211

Übung zur Vorlesung (Ü)

Belegnr	Lehrende/r	Thema	Art	Termine	Mein eKVV
392232	Schönhuth	Graph Neural Networks in Big Data Analytics Course taught in English	S	Do 10-12, einmalig in U2-205; Do 10-12 in V6-116; Do 10-12, einmalig in VHF.01.211

Modul 39-Inf-SNLP Statistical Natural Language Processing

(Project-) Seminar Statistical Natural Language Processing (Pj o. S)

Belegnr	Lehrende/r	Thema	Art	Termine	Mein eKVV
392193	Eger	Deep Learning for Natural Language Processing	PjS	Mo 16-18 VOR ORT & ONLINE in X-E0-213 Hybridform

Exercises for Introduction to Statistical Natural Language Processing (Ü)

Belegnr	Lehrende/r	Thema	Art	Termine	Mein eKVV
392179	Eger	Introduction to Statistical Natural Language Processing	Ü	Mo 14-16 VOR ORT & ONLINE in CITEC Hybridform

Introduction to Statistical Natural Language Processing (V)

Belegnr	Lehrende/r	Thema	Art	Termine	Mein eKVV
392178	Eger	Introduction to Statistical Natural Language Processing	V	Do 12-14 in D2-136 hybrid form

Modul 39-M-Inf-K Kognitronik

Kognitronik (V)

Belegnr	Lehrende/r	Thema	Art	Termine	Mein eKVV
392201	Rückert	Kognitronik	V	Di 14-16 in CITEC; Di 14-16, einmalig in CITEC-Raum 1.204
392202	Porrmann	Übungen zu Kognitronik	Ü	Di 16:00-18:00 in 1.016 + 1.015

Kognitronik (Ü)

Belegnr	Lehrende/r	Thema	Art	Termine	Mein eKVV
392202	Porrmann	Übungen zu Kognitronik	Ü	Di 16:00-18:00 in 1.016 + 1.015

Modul 39-M-Inf-MI Manuelle Intelligenz

Autonomes Greifen (V)

Belegnr	Lehrende/r	Thema	Art	Termine	Mein eKVV
392122	Haschke	Autonomes Greifen	V	Di 8-10 VOR ORT & ONLINE in X-E0-204 Hybridform

Autonomes Greifen (ÜPrkt)

Belegnr	Lehrende/r	Thema	Art	Termine	Mein eKVV
392116	Haschke	Übungen zu Autonomes Greifen	Ü	Fr 14:00-15:00 VOR ORT & ONLINE in X-E0-203 Hybridform

Modul 39-M-Inf-PDV Parallele Datenverarbeitung

Parallele Algorithmen (V)

Belegnr	Lehrende/r	Thema	Art	Termine	Mein eKVV
392144	Hofestädt	Parallele Algorithmen und Datenverarbeitung	V	Do 12-14 in X-E0-216 einmalig am 27.10.2022 in X-E0-214; Do 12-14, einmalig in X-E0-214 einmalig am 27.10.2022 in X-E0-214

Parallele Algorithmen (Ü)

Belegnr	Lehrende/r	Thema	Art	Termine	Mein eKVV
392146	Friedrichs	Übungen zu Parallele Algorithmen und Datenverarbeitung	Ü	Mi 16-18 in C0-259 Übung

Parallele Algorithmen (Pj o. S)

Belegnr	Lehrende/r	Thema	Art	Termine	Mein eKVV
392149	Hofestädt	Modelle und Architekturen der Parallelen Datenverarbeitung	S	Mi ab 14 s.t., einmalig in D5-113 1. Vorbesprechung; n. V., n. V. in D5-113; Mi ab 14 s.t., einmalig in C5-148/150 2. Vorbesprechung
392254	Hofestädt	Höhere Petri-Netze und Nebenläufigkeit	S	Mi ab 13 s.t., einmalig in D5-113 1. Vorbesprechung; n. V., n. V. ; Mi ab 13 s.t., einmalig in D5-113 2. Vorbesprechung

Modul 39-M-Inf-VBD Visualisierungsansätze für Biodaten

Visualisierungsansätze für Biodaten (S)

Belegnr	Lehrende/r	Thema	Art	Termine	Mein eKVV
392159	Nattkemper	BioVITAL: Biodata Visualization Tool and Algorithms - Visualisierungsansätze für Biodaten	S	Do 12-14 in U10-146

Modul 39-M-Inf-VKI Vertiefung Künstliche Intelligenz

Spezielle Themen der Künstlichen Intelligenz (V)

Belegnr	Lehrende/r	Thema	Art	Termine	Mein eKVV
392101	Kopp, Voß	Cognitive Computing: Reasoning and Decision-Making Under Uncertainty Course taught in English	V	Fr 10-12 VOR ORT & ONLINE in CITEC Hybridform; n. V., n. V. Zweitklausur; n. V., n. V. Erstklausur
392101	Kopp, Voß	Klausur: Cognitive Computing: Reasoning and Decision-Making Under Uncertainty - 1. Termin Begrenzte Teilnahmezahl: 90 Anmeldung über das eKVV bis zum 27.02.2023	Kl
392101	Kopp, Voß	Klausur: Cognitive Computing: Reasoning and Decision-Making Under Uncertainty - 2. Termin Begrenzte Teilnahmezahl: 90 Anmeldung über das eKVV bis zum 20.03.2023	Kl

Spezielle Themen der Künstlichen Intelligenz (Ü)

Belegnr	Lehrende/r	Thema	Art	Termine	Mein eKVV
392102	Voß, Kopp	Übungen zu Cognitive Computing: Reasoning and Decision-Making Under Uncertainty	Ü	Mo 12-14 in CITEC; Mi 14-16 in CITEC; Mi 16-18, einmalig in T2-233; Mi 14-16, einmalig in X-E0-222

Modul 39-M-Inf-VML Vertiefung Maschinelles Lernen

Vertiefung Maschinelles Lernen (Ü)

Belegnr	Lehrende/r	Thema	Art	Termine	Mein eKVV
392119	Ritter	Übungen zu Vertiefung Maschinelles Lernen	Ü	Fr 8-10 VOR ORT & ONLINE in X-E0-236 Hybridform
392128	Melnik	Tutorials "Applied Deep Learning" Course taught in English	Ü	Di 8-10, 14-täglich VOR ORT & ONLINE in X-E0-216
392135	Ritter	Theory of Deep Neural Networks Course taught in English	Ü	Fr 10-12, 14-täglich VOR ORT & ONLINE in X-B2-101 hybrid form

Vertiefung Maschinelles Lernen (V)

Belegnr	Lehrende/r	Thema	Art	Termine	Mein eKVV
392117	Ritter	Vertiefung Maschinelles Lernen	V	Do 08-10 VOR ORT & ONLINE in X-E0-200 Hybridform
392127	Melnik	Applied Deep Learning Course taught in English	V	Mo 8-10 VOR ORT & ONLINE in X-E0-216
392132	Ritter	Theory of Deep Neural Networks Course taught in English	V	Do 14-16 VOR ORT & ONLINE in X-E0-205 hybrid form

Modul 39-Inf-12_ver1 Sequenzanalyse

Sequenzanalyse-Praktikum (Ü)

Belegnr	Lehrende/r	Thema	Art	Termine	Mein eKVV
392012	Schulz, Wittler, Tutorin: Lisa Hils	Sequenzanalyse-Praktikum	Ü	Di 10-12 in U10-146; Di 12-14 in V6-116
392012	Schulz, Wittler, Tutor:	Sequenzanalyse-Praktikum	Ü

Modul 39-Inf-13_b_ver1 Grundlagen künstlicher Kognition

Grundlagen künstlicher Kognition (V)

Belegnr	Lehrende/r	Thema	Art	Termine	Mein eKVV
392111	Kopp	Grundlagen Künstlicher Kognition Die Vorlesung startet am 20.10.2022.	V	Do 10-12 VOR ORT & ONLINE in H2 hybrid form; n. V., n. V. Erstklausur; n. V., n. V. Zweitklausur
392111	Kopp, Kahl	Klausur: Grundlagen Künstlicher Kognition - 1. Termin Begrenzte Teilnahmezahl: 100	Kl
392111	Kopp, Schröder, Kahl	Klausur: Grundlagen Künstlicher Kognition - 2. Termin Begrenzte Teilnahmezahl: 100 Anmeldung über das eKVV bis zum 16.03.2023	Kl

Grundlagen künstlicher Kognition (Ü)

Belegnr	Lehrende/r	Thema	Art	Termine	Mein eKVV
392112	Kopp, Schröder, Kahl	Übungen zu Grundlagen Künstlicher Kognition	Ü	n. V., n. V.
392112	Kopp, Kahl, Schröder, Tutor: Ole Engel	Übungen A zu Grundlagen Künstlicher Kognition	Ü	Mo 14-16 in X-E0-213
392112	Kopp, Kahl, Schröder, Tutor: Felix Hülsmann	Übungen B zu Grundlagen Künstlicher Kognition	Ü	Mo 14-16 in E01-108
392112	Kopp, Kahl, Schröder, Tutorin: Lisa-Marie Weigelt	Übungen C zu Grundlagen Künstlicher Kognition	Ü	Mi 16-18 in C01-226
392112	Kopp, Kahl, Schröder, Tutor: Ole Engel	Übungen D zu Grundlagen Künstlicher Kognition	Ü	Fr 12-14 in T2-233

Modul 39-Inf-AIAI Ambient Intelligence and Auditory Interfaces

Sound Synthesis and Sonification (V)

Belegnr	Lehrende/r	Thema	Art	Termine	Mein eKVV
392160	Hermann	Introduction to Sound Synthesis Die Vorlesung erfolgt in Hybridform, die Übungsblätter werden im Lernraum bereitgestellt. eKVV Teilnahmemanagement Course taught in English	V	Mi 14-16 VOR ORT & ONLINE in V2-205 Hybridform; n. V., n. V. mündliche Prüfungen; n. V., n. V. mündliche Prüfungen
392160	Hermann	Klausur: Introduction to Sound Synthesis - 1. Termin Statt der Klausur werden mündliche Prüfungen angeboten. Begrenzte Teilnahmezahl: 75 eKVV Teilnahmemanagement	V
392160	Hermann	Klausur: Introduction to Sound Synthesis - 2. Termin Statt der Klausur werden mündliche Prüfungen angeboten. Begrenzte Teilnahmezahl: 50 Anmeldung über das eKVV bis zum 21.03.2023	V

Sound Synthesis and Sonification (Ü)

Belegnr	Lehrende/r	Thema	Art	Termine	Mein eKVV
392161	Hermann	Übungen Introduction to Sound Synthesis Course taught in English	Ü	Di 12-14, 14-täglich VOR ORT & ONLINE in X-E0-236 Hybridform

Modul 39-Inf-AKS Anwendungen Kognitiver Systeme

Maschinelles Lernen im Web oder Modern Data Analysis oder Softcomputing für die Bioinformatik (Ü)

Belegnr	Lehrende/r	Thema	Art	Termine	Mein eKVV
392181	Hammer	Übungen zu Maschinelles Lernen im Web	Ü	14-16, Block in CITEC

Maschinelles Lernen im Web oder Modern Data Analysis oder Softcomputing für die Bioinformatik (V)

Belegnr	Lehrende/r	Thema	Art	Termine	Mein eKVV
392180	Hammer	Maschinelles Lernen im Web Begrenzte Teilnahmezahl: 30	V	9-13, Block in CITEC
392180	Hammer	Klausur: Maschinelles Lernen im Web - 1. Termin Begrenzte Teilnahmezahl: 70 Anmeldung über das eKVV bis zum 06.03.2023	Kl	9-13, Block
392180	Hammer	Klausur: Maschinelles Lernen im Web - 2. Termin Begrenzte Teilnahmezahl: 50 Anmeldung über das eKVV bis zum 27.03.2023	Kl

Modul 39-Inf-CV Computer Vision

Computer Vision (Ü)

Belegnr	Lehrende/r	Thema	Art	Termine	Mein eKVV
392152	Wachsmuth	Übungen zu Computer Vision	Ü	Mi 16-18 in GZI; Do 08-10 in GZI

Computer Vision (V)

Belegnr	Lehrende/r	Thema	Art	Termine	Mein eKVV
392151	Wachsmuth	Computer Vision Course taught in English	V	Mi 12-14 VOR ORT & ONLINE in X-E0-226 Hybridform

Modul 39-M-Inf-ES Eingebettete Systeme

Entwicklung Eingebetteter Systeme (Pj)

Belegnr	Lehrende/r	Thema	Art	Termine	Mein eKVV
392214	Porrmann	Projekt "Entwicklung eingebetteter Systeme"	Pj	n. V., n. V. in 0.110

Modul 39-M-Inf-ISB_ver1 Informationssysteme in der molekularen Bioinformatik

Programmierpraktikum (Pr o. Pj)

Belegnr	Lehrende/r	Thema	Art	Termine	Mein eKVV
392155	Friedrichs, Königs	Konzeption und Implementierung biomedizinischer Informationssysteme	Pj	n. V., n. V. 2. Vorbesprechung; n. V., n. V. 1. Vorbesprechung

Modul 39-M-Inf-TMKD Text Mining and Knowledge Discovery

(Project-) Seminar Text Mining and Knowledge Discovery (S)

Belegnr	Lehrende/r	Thema	Art	Termine	Mein eKVV
392193	Eger	Deep Learning for Natural Language Processing	PjS	Mo 16-18 VOR ORT & ONLINE in X-E0-213 Hybridform

Modul 39-M-Inf-ABDA Advanced Big Data Analytics / Big Data Machine Learning

Machine Learning and AI in Advanced Big Data Analytics (Pj o. S)

Belegnr	Lehrende/r	Thema	Art	Termine	Mein eKVV
392232	Schönhuth	Graph Neural Networks in Big Data Analytics Course taught in English	S	Do 10-12, einmalig in U2-205; Do 10-12 in V6-116; Do 10-12, einmalig in VHF.01.211

Modul 39-M-Inf-ABDA_a Advanced Big Data Analytics / Big Data Machine Learning

Machine Learning and AI in Advanced Big Data Analytics (Pj o. S)

Belegnr	Lehrende/r	Thema	Art	Termine	Mein eKVV
392232	Schönhuth	Graph Neural Networks in Big Data Analytics Course taught in English	S	Do 10-12, einmalig in U2-205; Do 10-12 in V6-116; Do 10-12, einmalig in VHF.01.211

Modul 39-M-Inf-VNN Vertiefung Neuronale Netze

Vertiefung Neuronale Netze (Ü)

Belegnr	Lehrende/r	Thema	Art	Termine	Mein eKVV
392174	Haschke	Übungen zur Vertiefung Neuronale Netze	Ü	Fr 16-18 VOR ORT & ONLINE in CITEC Hybridform; Fr 16-18 in X-E0-204 Hybridform

Vertiefung Neuronale Netze (V)

Belegnr	Lehrende/r	Thema	Art	Termine	Mein eKVV
392173	Haschke	Vertiefung Neuronale Netze	V	Mi 8-10 VOR ORT & ONLINE in CITEC Hybridform; Mi 08-10, einmalig VOR ORT & ONLINE in X-E0-209 Hybridform

Weitere Veranstaltungen

Belegnr	Lehrende/r	Thema	Art	Termine	Mein eKVV
392153	Hinder	Introduction to higher mathematics	S	Mo
392165	Schönhuth	Genome Data Science Journal Club Course taught in English	S	Mo 16-18 in U10-155
392182	Sczyrba	AG Computational Metagenomics	S	Mo 13-15
392186	Eger	AG Kolloquium Semantic Computing	S	Do 16-17:30
392188	Stoye	Genome Informatics Research Seminar Course taught in English	S	Mo 14-16 in U10-146
392198	Baake, Cordero	AG Seminar Biomathematik	S	Do 10-12 in V4-106; Mi 10-12, einmalig in X-B3-117; Do 10-12 in X-E0-210
392223	Hofestädt	AG Seminar Bioinformatik / Medizinische Informatik	S	Do 11-13 in C5-148/150
392244	Nattkemper, Albaum	Projekt "Visualization of Poly-Omics Data"	Pj	n. V., n. V.
393011	Frettlöh	Tutorenschulung Technische Fakultät	BS	Fr 10-17, einmalig in U2-200
398008		yy	Ex

Modularisierter individueller Kompetenz-Erwerb (MiKE)

Modul 39-M-Inf-MIKE Modularisierter individueller Kompetenz-Erwerb (MiKE)

Belegnr	Lehrende/r	Thema	Art	Termine	Mein eKVV
392172	Dias Vieira Braga	Research Café: (Computer) Science and Society Course taught in English	S	Mo 10-12 in U10-155
398003	Hofestädt, Hammer, Kopp, Büntemeyer	Master – Modularisierter Individueller Kompetenzerwerb	MDP	, N. N.

Weitere Veranstaltungen für das Profil Modularisierter individueller Kompetenz-Erwerb (MiKE)

Belegnr	Lehrende/r	Thema	Art	Termine	Mein eKVV
392132	Ritter	Theory of Deep Neural Networks Course taught in English	V	Do 14-16 VOR ORT & ONLINE in X-E0-205 hybrid form
392135	Ritter	Theory of Deep Neural Networks Course taught in English	Ü	Fr 10-12, 14-täglich VOR ORT & ONLINE in X-B2-101 hybrid form
392154	Schönhuth	Implementation of Neural Networks	Ü	n. V., n. V.
392189	Li	Tactile Robotics Course taught in English	S	Mo 16-18 in X-E0-210

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