Semesterauswahl: WiSe 2026/2027 SoSe 2026 Frühere...
Die einzelnen Modulelemente sind nur in bestimmten Kombinationen studierbar.
Es müssen insgesamt zwei benotete Teilprüfungen und eine Studienleistung erbracht werden.
In den einzelnen Kombinationen sind folgende Leistungen zu erbringen:
Weg 1
Teilprüfung 1 - Variante A: Portfolio mit schriftlicher Abschlussprüfung (bei Kombination Vorlesung + begleitende Übung)
Teilprüfung 2 - Variante A: Referat mit Ausarbeitung (bei Kombination anwendungsorientiertes Seminar 1 + anwendungsorientiertes Seminar 2)
Weg 2
Teilprüfung 1 - Variante A: Portfolio mit schriftlicher Abschlussprüfung (bei Kombination Vorlesung + begleitende Übung)
Teilprüfung 2 - Variante B: Bericht (Projekt)
Weg 3
Teilprüfung 1 - Variante B: Portfolio mit mündlicher Abschlussprüfung (bei Kombination Seminar + begleitende Übung)
Teilprüfung 2 - Variante B: Bericht (Projekt)
Teilprüfungen sind ausschließlich mit den folgenden Veranstaltungsarten verknüpft:
Studienleistungen sind mit den folgenden Veranstaltungsarten verknüpft und müssen bei Wahl der Veranstaltung auch erbracht werden:
Begründung der Notwendigkeit von zwei Teilprüfungen:
Zwei Teilprüfungen sind notwendig, da in der Klausur/mündlichen Prüfung die theoretischen und mathematischen Kompetenzen und im Projekt bzw. in den anwendungsorientierten Seminaren praktische sowie methodische Kenntnisse geprüft werden.
| Belegnr | Lehrende*r | Thema | Art | Termine | Mein eKVV |
|---|---|---|---|---|---|
| 392164 | Hagemeyer, Hesse |
Rekonfigurierbare und parallele Rechnersysteme
Auf Wunsch bzw. bei Bedarf der Studierenden kann die Vorlesung auch auf Englisch angeboten werden. |
V | Mo 16:00-17:30 in CITEC 1.204 [12.10.2026-05.02.2027] |
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| Belegnr | Lehrende*r | Thema | Art | Termine | Mein eKVV |
|---|---|---|---|---|---|
| 392146 | Drimalla, Acharya, Martin | Machine Learning for Remote Photoplethysmography Course taught in English | S | Di 10-12 [12.10.2026-05.02.2027] |
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| Belegnr | Lehrende*r | Thema | Art | Termine | Mein eKVV |
|---|---|---|---|---|---|
| 392121 | Schlüter, Schönhuth | Tutorials: Artificial Intelligence in Biomedicine Course taught in English | Ü | Mi 10-12 [12.10.2026-05.02.2027] |
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| 392147 | Drimalla, Acharya, Martin | Machine Learning for Remote Photoplethysmography Course taught in English | Ü | Do 10-12 [12.10.2026-05.02.2027] |
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| 392167 | Hagemeyer, Porrmann | Übungen zu rekonfigurierbare und parallele Rechnersysteme | Ü | Do 16:00-17.30 in CITEC 1.016 [12.10.2026-05.02.2027] |
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| 392247 | Hammer | Tutorial: Modern Data Analysis Course taught in English | Ü | Mo 14-16 [12.10.2026-05.02.2027] |
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| Belegnr | Lehrende*r | Thema | Art | Termine | Mein eKVV |
|---|---|---|---|---|---|
| 392196 | Kappel | Übungen: Vertiefung Neuronale Netze Course taught in English | Ü | Fr 16-18 (14-täglich) [12.10.2026-05.02.2027] |
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| Belegnr | Lehrende*r | Thema | Art | Termine | Mein eKVV |
|---|---|---|---|---|---|
| 392148 | Drimalla, Acharya, Martin | Machine Learning for Remote Photoplethysmography Course taught in English | Pj | n.V. [12.10.2026-05.02.2027] |
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| 392214 | Hagemeyer, Porrmann | Projekt "Entwicklung eingebetteter Systeme" | Pj | n.V. in 0.110 [12.10.2026-05.02.2027] |
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| Belegnr | Lehrende*r | Thema | Art | Termine | Mein eKVV |
|---|---|---|---|---|---|
| 392150 | Stranghöner, Neumann | Reinforcement Learning in the Physical World Course taught in English | S | Mo 12-14 [12.10.2026-05.02.2027] |
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| Belegnr | Lehrende*r | Thema | Art | Termine | Mein eKVV |
|---|---|---|---|---|---|
| 392150 | Stranghöner, Neumann | Reinforcement Learning in the Physical World Course taught in English | S | Mo 12-14 [12.10.2026-05.02.2027] |
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| Belegnr | Lehrende*r | Thema | Art | Termine | Mein eKVV |
|---|---|---|---|---|---|
| 392120 | Schönhuth | Artificial Intelligence in Biomedicine Course taught in English | V | Mi 12-14 [12.10.2026-05.02.2027] |
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| 392195 | Kappel | Vertiefung Neuronale Netze eKVV Teilnahmemanagement Course taught in English | V | Mi 8-10 [12.10.2026-05.02.2027] Die Vorlesung findet von 08:30 - 10:00 Uhr statt! |
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| 392246 | Hammer |
Modern Data Analysis
Begrenzte Teilnahmezahl: 50 Course taught in English |
V | Mo 12-14 [12.10.2026-05.02.2027] |
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