Die Vorlesung "Grundlagen des Maschinellen Lernens" vermittelt eine breite Wissensbasis über verschiedene Verfahren des maschinellen Lernens (Machine Learning). Dabei werden Inhalte durch Programmieraufgaben praxisorientiert vermittelt. Im Rahmen dieser Vorlesung lernen Sie die Programmiersprache Python sowie das Machine-Learning-Framework "PyTorch" kennen.
- Lehrende(r): Marc Hesenius
- Lehrende(r): Ole Meyer
- Lehrende(r): Nils Schwenzfeier
Der Kurs gibt den Studierenden eine Einführung in das grundlegende Fachvokabular sowie in elementare Konzepte und Methoden des Projektmanagements. Insbesondere werden die Studierenden die notwendigen Fähigkeiten erlernen, um erfolgreich kleinere bis mittlere IT-bezogene sowie organisatorische Projekte zu bewältigen bzw. in komplexeren Projekten einem erfahrenen Projektmanager zu assistieren. Die Kursinhalte basieren auf etablierten Standardwerken der International Project Management Association (IPMA), wie den PM-Kompetenzelementen der IPMA Competence Baseline (ICB) und beinhalten kurze Fallstudien aus der Praxis, die die konkrete Anwendung von Projektmanagementmethoden weiter illustrieren. In angemessenem Umfang wird auch wissenschaftliche Literatur herangezogen, um die Inhalte des Kurses theoretisch zu fundieren.
Die Veranstaltung wird im Blended Learning-Format durchgeführt. Hierbei wechseln sich Selbstlern- und Präsenzphasen ab. In den Selbstlernphasen werden digitale Lernmaterialien und Onlineaufgaben zur Verfügung gestellt, welche bis zur nächsten Präsenzphase selbstständig durchgearbeitet werden. In den Präsenzterminen werden die Lerninhalte vertiefend diskutiert und kritisch reflektiert.
- Lehrende(r): Frederik Ahlemann
- Lehrende(r): Anna Yuliarti Khodijah
- Lehrende(r): Helge Alsdorf
- Lehrende(r): Marvin Jagals
- Lehrende(r): Erik Karger
- Lehrende(r): Anna Yuliarti Khodijah
- Lehrende(r): Alexandar Schkolski
Software-defined networking deals with the state of the art in modern network programming and management. Applications (network apps) can be written for networks as pieces of software that is compiled and run network elements such as switches. A main motivation for SDN is that this software can be managed, changed and upgraded centrally at runtime. Based on the basics of networking (e.g. "Communication Networks 1"), aspects of SDN architecture, SDN programming languages and network virtualization applications are covered and deepened in this lecture.
- Lehrende(r): Nehal Baganal Krishna
- Lehrende(r): Agostino Moosdorf
- Lehrende(r): Amr Rizk
Das Seminar Networks and Communication Systems verfolgt das Ziel aktuelle Forschungsfragen aus dem Bereich der Kommunikationsnetze insbesondere die Netzprogrammierung und -modellierung auszuarbeiten und zu diskutieren. Anwendungen hiervon sind beispielsweise in den Bereichen der Netzinfrastruktur, der Mehrpfadkommunikation, des Multimediastreaming, der Fahrzeug-Kommunikation, der Maschine-zu-Maschine-Kommunikation und des maschinellen Lernens für vernetzte Anwendungen.
- Lehrende(r): Nehal Baganal Krishna
- Lehrende(r): Karim Elsayed
- Lehrende(r): Agostino Moosdorf
- Lehrende(r): Amr Rizk
- Lehrende(r): Michael Rudolph
Wir begrüßen ganz herzlich unsere neuen Masterstudierenden im Studiengang Wirtschaftsinformatik!
- Lehrende(r): Dennis Eichner
- Lehrende(r): Sarah Seufert
Projekt- und Abschlussarbeiten - Prof. Rizk
Bei Interesse bitte direkt an die Betreuer wenden.
- Lehrende(r): Nehal Baganal Krishna
- Lehrende(r): Karim Elsayed
- Lehrende(r): Felix Hechler
- Lehrende(r): Agostino Moosdorf
- Lehrende(r): Amr Rizk
- Lehrende(r): Michael Rudolph
- Lehrende(r): Torsten Bandyszak
- Lehrende(r): Julian Johannes Bellendorf
- Lehrende(r): Marian Daun
- Lehrende(r): Metehan Ertas
- Lehrende(r): Maximilian Fiegen
- Lehrende(r): Johannes Haerkötter
- Lehrende(r): Marvin Händel
- Lehrende(r): Semir Ikic
- Lehrende(r): Marc Finn Ridder
- Lehrende(r): Lukas Spiekermann
- Lehrende(r): Abdolkader Attar
- Lehrende(r): Sarah Seufert