Semester selection: WiSe 2025/2026 SoSe 2025 Previous...
Das Modul ist folgendermaßen zu studieren:
Zunächst besuchen Studierende eine einführende Veranstaltung (Vorlesung oder Seminar) und eine begleitende Veranstaltung (Seminar oder Übung), wobei die Kombination von Seminar + Seminar ausgeschlossen ist. Anschließend wird eine erste Teilprüfung erbracht. Die Anforderungen ergeben sich aus den gewählten Veranstaltungsarten.
Im in der Regel anschließenden Semester wird ein vertiefendes Element im gleichen bzw. einem eng verwandten Themenbereich studiert (vertiefendes Projekt, vertiefende Übung oder vertiefendes Seminar). Alternativ kann ein vertiefendes, auf den ersten Teil aufbauendes, zweites Thema studiert werden (Vorlesung zum zweiten Thema + Übung zum zweiten Thema). In letzterem Falle werden alle Angebote i.d.R. von der gleichen Lehrperson angeboten und bauen inhaltlich aufeinander auf. Die Art der anschließenden zweiten Teilprüfung ergibt sich aus der gewählten Kombination der Veranstaltungselemente.
Der Umfang der zu besuchenden Veranstaltungen beträgt insgesamt 8 LP.
Der Umfang der zwei Teilprüfungen beträgt insgesamt 2 LP.
Begründung der Notwendigkeit von zwei Teilprüfungen:
Zwei Teilprüfungen sind notwendig, da in der ersten Teilprüfung die jeweiligen theoretischen und inhaltlichen Basiskompetenzen und in der zweiten Teilprüfung die daran anschließenden praktischen und/oder methodischen und/oder vertiefenden Kenntnisse geprüft werden. Darüberhinaus kann die zweite Teilprüfung auch den Wissenstransfer in ein weiteres, eng verwandtes Themengebiet verlangen.
Reference no. | Teaching staff | Topic | Type | Dates | My eKVV |
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392152 | Wachsmuth, Yang, Holzmann | Übungen zu Computer Vision Course taught in English | Ü | Wed 16-18 in CITEC 0.114 [13.10.2025-06.02.2026] |
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392220 | Paaßen, Mattis Niemann |
Tutorial: Applied Optimization
Bitte nehmen Sie dieses Tutorium zusätzlich zu Ihrer gewählten Einzelübung "Applied Optimzation" in den Stundenplan mit auf. |
Ü | by appointment [13.10.2025-06.02.2026] |
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No courses found
Reference no. | Teaching staff | Topic | Type | Dates | My eKVV |
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392151 | Wachsmuth, Yang, Holzmann | Computer Vision Course taught in English | V | Wed 12-14 [13.10.2025-06.02.2026] |
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392180 | Hammer |
Machine Learning Methods and Applications
Limited number of participants: 60 Electronic course catalogue (eKVV) participant management Course taught in English |
V | Mon 10-12 [13.10.2025-06.02.2026] |
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392219 | Paaßen | Applied Optimization Course taught in English | V | Mon 14-16 [13.10.2025-06.02.2026] |
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Reference no. | Teaching staff | Topic | Type | Dates | My eKVV |
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392166 | Hammer | Tutorenbesprechung: Machine Learning Methods and Applications Course taught in English | Ü | by appointment [13.10.2025-06.02.2026] |
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392181 | Hammer | Tutorial A: Machine Learning Methods and Applications Course taught in English | Ü | Tue 12-14 (every two weeks) [20.10.2025-06.02.2026] |
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392181 | Hammer | Tutorial B: Machine Learning Methods and Applications Course taught in English | Ü | Fri 12-14 (every two weeks) [13.10.2025-06.02.2026] |
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392182 | Hammer | Additional Tutorial: Machine Learning Methods and Applications Course taught in English | Ü | Thu 10-12 [13.10.2025-06.02.2026] |
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Reference no. | Teaching staff | Topic | Type | Dates | My eKVV |
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392151 | Wachsmuth, Yang, Holzmann | Computer Vision Course taught in English | V | Wed 12-14 [13.10.2025-06.02.2026] |
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