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Medieninformatik und Gestaltung / Bachelor of Arts | Bachelor of Science: 1-Fach (fw)

Dieses ist ein archiviertes Studienangebot, für das kein aktuelles Lehrangebot mehr existiert
Vorlesungsverzeichnis für das SoSe 2020
Semesterauswahl: WiSe 2020/2021 SoSe 2020 WiSe 2019/2020 Frühere...

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Modul 39-Inf-5 Techniken der Projektentwicklung

Softwaregruppenprojekt (Pj)

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392012 Wachsmuth, Wrede, Neumann Software-Gruppen-Projekt Ü Mo 13-15, einmalig in H13; Mo 15-18, einmalig in U2-107; Mo 15-18, einmalig in U2-113; Di 09-18, einmalig in U2-200; Di 09-18, einmalig in U2-223; Mi 09-12, einmalig in U2-217; Mi 09-12, einmalig in U2-107; Mi 13-18, einmalig in U2-113; Mi 13-18, einmalig in U2-200; Mi 13-18, einmalig in U2-217; Mi 13-18, einmalig in U2-223; Mi 13-18, einmalig in U2-240; Mi 13-18, einmalig in T2-233; Mi 13-18, einmalig in T2-208; 09-18, Block in U2-107; 09-18, Block in U2-113; 09-18, Block in U2-200; 09-18, Block in U2-217; 09-18, Block in U2-223; 09-18, Block in U2-240; 09-18, Block in T0-145; n. V. 09-18, Block in GZI

Modul 39-Inf-11 Mensch-Maschine-Interaktion

Vertiefung Mensch-Maschine-Interaktion (Pr o. Pj o. S)

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392258 Ritter Emotions & Interaction with Virtual Agents and Robots S Do 16-18 in V2-213

Modul 39-Inf-9 Grundlagen der Technischen Informatik

Grundlagen der Technischen Informatik (V)

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390003 Möller Betriebssysteme-Klausur Kl Di 10-12, einmalig in H4
390004 Möller Betriebssysteme-Nachklausur Kl Di 8-10, einmalig in H1
392009 Möller Betriebssysteme / C-Programmierung V Do 14-16 in H1

Modul 39-Inf-SNLP Statistical Natural Language Processing

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

belegnr lehrende/r thema   art zeiten und räume my kvv
392197 Cimiano, Heinisch Deep Learning for Natural Language Processing
Die Vorlesung erfolgt als online-Vorlesung mit Zoom, die Übungsblätter werden im Lernraum bereitgestellt. 		PjS Do 13-14:30

Modul 39-Inf-BV Bildverarbeitung

Anwendungsorientierte Bildverarbeitung (V)

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392115 Kummert Anwendungsorientierte Bildverarbeitung
Der Termin am 22. April ist obligatorisch, da hier die Projekte vorgestellt werden und die Projektzuteilung erfolgt.
Begrenzte Teilnehmerzahl: 20 		V Mi 14-16 in U5-133

Anwendungsorientierte Bildverarbeitung (Ü)

belegnr lehrende/r thema   art zeiten und räume my kvv
392116 Kummert Anwendungsorientierte Bildverarbeitung
Begrenzte Teilnehmerzahl: 20 		Ü Mi 10-12 in U2-210; Mi 12-14 in X-E0-209

Seminar zu ausgewählten Themen aus dem Bereich Bildverarbeitung (S)

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392016 Kummert Grundlagen der Virtuellen und Erweiterten Realität
Der Termin am 24. April ist obligatorisch, da hier die Vortragsthemen verteilt werden. Diese Veranstaltung ist nur für Studierende des Masterstudiengangs Interdisziplinäre Medienwissenschaft geöffnet; Studierende anderer Studiengänge belegen bitte das Seminar 392020 Deep Learning Ansätze in der Bildverarbeitung. Die Veranstaltung findet live per Videokonferenz statt. 		S Fr 10-12
392020 Kummert Deep Learning Ansätze in der Bildverarbeitung
Der Termin am 24. April ist obligatorisch, da hier die Vortragsthemen verteilt werden. Diese Veranstaltung ist nicht für Studierende des Masterstudiengangs Interdisziplinäre Medienwissenschaft geöffnet. Studierende dieses Studiengangs belegen bitte die Veranstaltung 392016 Grundlagen der Virtuellen und Erweiterten Realität. Die Veranstaltung findet live per Videokonferenz statt. 		S Fr 12-14 in X-E1-203

Modul 39-Inf-DB2 Datenbanken II

Datenbanken II (Ü)

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392158 Schönhuth, Göbel Übungen zu Big Data Analytics
Via Zoom Meeting. Die Übungen werden zweiwöchentlich stattfinden, die ersten (allerdings rein einführenden) Übungen werden am 6. und 7. Mai stattfinden. 		Ü Mi 16-18 in T2-149; Mi 16-18 in C0-259; Do 16-18 in C0-259; Do 16-18 in V2-200
392158 Schönhuth, Göbel Übungen zu Big Data Analytics Ü Mi 16-18 Tutor: Swen Simon
392158 Schönhuth, Göbel Übungen zu Big Data Analytics Ü Mi 16-18 Tutor: Frank Grimm
392158 Schönhuth, Göbel Übungen zu Big Data Analytics Ü Do 16-18 Tutor: Fabian Molls

Datenbanken II (V)

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390007 Schönhuth Klausur Big Data Analytics Kl Do 10-12, einmalig in H12
390008 Schönhuth Nachklausur Big Data Analytics Kl Fr 10-12, einmalig in H12
392157 Schönhuth, Grimm Big Data Analytics
Die Vorlesung erfolgt als online-Vorlesung mit Zoom. The lecture will be given via the video conferencing tool zoom. 		V Do 10-12 in H3

Modul 39-Inf-NP Netzwerkprogrammierung

Netzwerkprogrammierung (Ü)

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392155 Sczyrba, Krüger Netzwerkprogrammierung Ü Di 10-12 in GZI

Modul 39-Inf-7 Algorithmen der Informatik

Algorithmen der Informatik (V)

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390013 Schulz, Brinkrolf Klausur Algorithmen der Informatik
Online-Klausur 		Kl Do 10-12, einmalig Online-Klausur
390014 Schulz, Brinkrolf Nachklausur Algorithmen der Informatik
Online-Klausur 		Kl Do 10-12, einmalig Online-Klausur
392007 Schulz Algorithmen der Informatik V Do 10-12 in H6

Algorithmen der Informatik (Ü)

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392008 Brinkrolf Übung zu Algorithmen der Informatik Ü Mo 14-16 ; Di 10-12 in U2-113; Di 10-12 in C0-259; Do 12-14 in T2-208; Do 12-14 in C01-142

Modul 39-Inf-AKS Anwendungen Kognitiver Systeme

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

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392222 Schulz Deep Learning Ü 15-17, Block in X-E0-001

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

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392221 Hammer Deep Learning V 9-13, Block in X-E0-001

Modul 39-Inf-WR Wissenschaftliches Rechnen

Wissenschaftliches Rechnen (V)

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392022 Botsch Wissenschaftliches Rechnen
Veranstaltungsformat: online-Vorlesung mit Zoom. Wenn die Verbindung hierfür teilnehmerbedingt instabil wird erfolgt eine Aufzeichnung. Übungen mit Tutoren erfolgen über Zoom. Mündl. Prüfungen erfolgen über Zoom 		V Di 14-16 in T2-205

Wissenschaftliches Rechnen (Ü)

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392023 Bunge, Komaritzan Übungen zu Wissenschaftliches Rechnen Ü Mi 14-16 in GZI ; Mi 16-18 in GZI

Profil Modularisierter individueller Kompetenz-Erwerb (MiKE)

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

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392245 Hammer Maschinelles Lernen S Di 16-18 in U5-133
398002 Cholewa, Studienkoodninator*in Informatik Bachelor "Modularisierter individueller Kompetenz-Erwerb" MDP  

Profil Strukturierte Ergänzung des fw 1-Fach-Ba

Modul 31-IndiErg-1 Gründungsmanagement

Meet an Entrepreneur - Vortrag 1 (Ko)

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310876 Backs Meet an Entrepreneur – Vortrag 1
Es ist eine verbindliche Anmeldung bis zum Vortag, 18:00 Uhr, per Speicherung der Veranstaltung in Ihrem Stundenplan notwendig! 		Ko N. N., N. N. in online Termin wird bekanntgegeben
310877 Backs Meet an Entrepreneur – Vortrag 2
Es ist eine verbindliche Anmeldung bis zum Vortrag, 18:00 Uhr, per Speicherung der Veranstaltung in Ihrem Stundenplan notwendig! 		Ko    

Meet an Entrepreneur - Vortrag 2 (Ko)

belegnr lehrende/r thema   art zeiten und räume my kvv
310876 Backs Meet an Entrepreneur – Vortrag 1
Es ist eine verbindliche Anmeldung bis zum Vortag, 18:00 Uhr, per Speicherung der Veranstaltung in Ihrem Stundenplan notwendig! 		Ko N. N., N. N. in online Termin wird bekanntgegeben
310877 Backs Meet an Entrepreneur – Vortrag 2
Es ist eine verbindliche Anmeldung bis zum Vortrag, 18:00 Uhr, per Speicherung der Veranstaltung in Ihrem Stundenplan notwendig! 		Ko    

Übung zum Gründungsmanagement (Ü)

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313210 Backs Übung zum Gründungsmanagement
Es ist eine Anmeldung für die Veranstaltung bis zum 30.03.2020, 12:00 Uhr, per Speicherung in Ihrem Stundenplan notwendig!
Begrenzte Teilnehmerzahl: 70 eKVV Teilnehmermanagement 		Ü Mo, einmalig Bekanntgabe der Teilnehmer*innen; N. N., N. N. individuelle Rücksprache
313211 Buermann Übung zum Gründungsmanagement
Es ist eine Anmeldung für die Veranstaltung bis zum 30.03.2020, 12:00 Uhr, per Speicherung in Ihrem Stundenplan notwendig! 		Ü    










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