linguistic skills in the first two study sections to enable them to enter
the German labour market at the beginning of the practical semester and to be able to complete
the third study section partly in German [...] sections. 2In order to ensure sufficient language skills to complete the practical semester,
proof of sufficient knowledge of the German language corresponding to level B2 according to
the Common European [...] and engineering to
production, logistics and support functions.
(5) In addition to subject and methodological competences, the degree programme should convey
the joy of learning and the creative
L
Labor laboratory/ lab
Laborordnung laboratory regulations
Lernportfolio Learning Portfolio
M
Medienproduktion und Medientechnik Media Production and Media Technology [...] Practical Exam
Präsident president
Präsentation presentation
Präsenzveranstaltung face-to-face class
page
Praxisphase internship phase
Professor professor
Projektarbeit [...] Prüfungsordnung examination regulations
Prüfungsunfähigkeitsbescheinigung certificate of inability to take exams
R
Regelstudienzeit standard period of study
Rückmeldung reregistration
Practical Machine Learning Tools and Techniques, Morgan
Kaufmann, 2018.
• A. Géron: Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn, Keras and Tensor Flow, O’Reilly, 201.
• S. Raschka: Machine Learning mit Python [...] Einsatzgebiete von Reinforcement Learning
Problemstellung und Grundbegriffe
Markov-Prozesse
Temporal Difference Learning (z.B. Q-Learning, SARSA)
Deep Reinforcement Learning
Lehrmaterial/Literatur
Teaching [...] Nachbereitung sowie KI.Meeting)
Lernziele/Qualifikationen des Moduls
Learning Outcomes
Das Modul besteht aus zwei Vorlesungsteilen KI.Ethik und KI.Kognition sowie einem KI.Meeting.
Nach dem erfolgreichen
Practical Machine Learning Tools and Techniques, Morgan
Kaufmann, 2018.
• A. Géron: Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn, Keras and Tensor Flow, O’Reilly, 201.
• S. Raschka: Machine Learning mit Python [...] Einsatzgebiete von Reinforcement Learning
Problemstellung und Grundbegriffe
Markov-Prozesse
Temporal Difference Learning (z.B. Q-Learning, SARSA)
Deep Reinforcement Learning
Lehrmaterial/Literatur
Teaching [...] Nachbereitung sowie KI.Meeting)
Lernziele/Qualifikationen des Moduls
Learning Outcomes
Das Modul besteht aus zwei Vorlesungsteilen KI.Ethik und KI.Kognition sowie einem KI.Meeting.
Nach dem erfolgreichen
Bayern
SU Kl oder ModA oder
Präs oder mdlP
1 16 INT International Affairs & Intercultural Meeting 5 4 Heckmann Heckmann SU/Ü ModA
2 21 SK1 Symbolische Künstliche Intelligenz 1
(Logik & Semantik) [...] 2 24 INF Informatik Grundlagen 5 4 Wiehl Wiehl SU/Ü Kl
90 Minuten
2 25 EKM Ethik, Kognition & Meeting 5 4 Heckmann Heckmann SU/Ü Präs
2 26 BWI Betriebswirtschaftslehre &
Innovationsmanagement
5 [...] Software Engineering für KI 5 5 Rebholz Rebholz, Neumann SU/Ü Kl
90 Minuten
5 51 ML1 Machine Learning 1 5 4 Brunner Brunner, Bergler SU/Ü Kl
60 Minuten
5 52 BCN Big Data, Cloud & NoSQL 5 4 Neumann
1 14 INF Informatik Grundlagen 5 4 Wiehl Wiehl SU/Ü Kl
90 Minuten
1 15 EKM Ethik, Kognition & Meeting 5 4 Heckmann Heckmann SU/Ü Präs
1 16 BWI Betriebswirtschaftslehre &
Innovationsmanagement
5 [...] Software Engineering für KI 5 5 Rebholz Rebholz, Neumann SU/Ü Kl
90 Minuten
4 41 ML1 Machine Learning 1 5 4 Brunner Brunner, Bergler SU/Ü Kl
60 Minuten
4 42 BCN Big Data, Cloud & NoSQL 5 4 Neumann [...] SpringSchool 5 4 Heckmann Heckmann, Dozierende der Fakultäten
EMI/MBUT
Sem Präs
6 61 ML2 Machine Learning 2 5 4 Brunner Brunner, Levi SU/Ü, Pr ModA
6 62 KPG KI Projekt Gaming 5 4 Meiller Meiller, Nierhoff
Verfahren (z.B. XAI, Embedded AI, semi-/self-supervised learning, active learning, federated learning,
contrastive learning, transfer learning, DL für Audiosignale)
Lehrmaterial / Literatur
Teaching [...] Practical Machine Learning Tools and Techniques, Morgan Kaufmann, 2018.
A. Géron: Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn, Keras and Tensor Flow, O’Reilly, 2018
Raschka: Machine Learning mit Python: das [...] and Machine Learning, Springer, 2006.
F. Chollet: Deep Learning with Python, Manning, 2018. (deutsche Version bei mitp Professional, 2018)
A. Géron: Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and
Machine Learning und Data Mining: Verständnis für die Anwendung von Machine-Learning- und Data-Mining-Techniken
auf geografische Daten, einschließlich Supervised Learning, Unsupervised Learning, Deep [...] Choroplethenkarten oder interaktive Dashboards.
• Geodatenanalyse mit Machine Learning: Anwendung von Machine-Learning-Algorithmen auf geografische Daten zur Vorhersage von
Ereignissen, Mustererkennung [...] 60 h Eigenstudium
30 h Prüfungsvorbereitung
Lernziele / Qualifikationen des Moduls
Learning Outcomes
Nach dem erfolgreichen Absolvieren des Moduls verfügen die Studierenden über die folgenden
Definitive Guide to ARM Cortex-M3 and Cortex-M4 Processors, Newnes, 2013
D. W. Lewis: Fundamentals of Embedded Software with the ARM Cortex-M3, Pearson, 2012
M. Trevor: The Designer’s Guide to the Cortex-M [...] -
bereitung Präsenzstudium, Prüfungs-
vorbereitung)
Lernziele / Qualifikationen des Moduls
Learning Outcomes
Nach dem erfolgreichen Absolvieren des Moduls verfügen die Studierenden über die folgenden [...] Selbststudium: 120 h
Prüfungsvorbereitung: 60 h
Lernziele / Qualifikationen des Moduls
Learning Outcomes
Nach dem erfolgreichen Absolvieren des Moduls verfügen die Studierenden über die folgenden
Mobile and Ubiquitous Computing (Vorlesung)
ML1 Machine Learning 1
PMA Projektmanagement und agile Entwicklungsmethoden
RLE Reinforcement Learning
SEK Software Engineering für KI
SWE_2 Software-Engineering [...] 20:30
IK 1
Fächer
Name Langname
FL1 Foreign Language 1
INT International Affairs & Intercultural Meeting
MAT Mathematics Starter & Technical Language
PRS Programming Starter
ROS Robotics Starter
WEB_Ue [...] (Übung)
MFI1_VL Mathematik für Ingenieure 1 (Vorlesung)
PK 2 Programmieren für KI 2
RLE Reinforcement Learning
SK2_Ue Symbolische Künstliche Intelligenz 2 (Übung)
SK2_VL Symbolische Künstliche Intelligenz 2
(Umfang von ¼ bis ½ Seite ausreichend | Lengh of ¼ to ½ page sufficent)
Bezug zur Nachhaltigkeit | Relevance to Sustainability:
___________________________________ [...] die Arbeiten der drei Module stattfinden. 4Die Projektarbeiten
sowie die Masterarbeit sind im Learning Agreement (Teil 2 des Protokolls zum Eignungsfeststellungs-
verfahren, s. Anlage 2) zu beschreiben [...] 2 Master Thesis Seminar 5 Sem Präs
Summe ECTS / SWS 90 52
1) Diese Module sind im Learning Agreement (Teil 2 des Protokolls zum Eignungsfeststellungsverfahren, s. Anlage 2) festzulegen.
3) Both the use of a card and access to
cash are usually linked to holding a current account. It therefore makes sense to allocate the costs of a current
account to both "cash access" and "card payments" [...] Against this background, it is not advisable to transfer the results of a study to other
countries (see e.g. Álvez et al., 2020) or to extrapolate the results to a larger group of countries,
such as [...] withdrawal at
an ATM shows. It initially seems plausible to determine the time it takes to get to the ATM and
then assign a price to this in terms of opportunity costs ("Approach 1"). Many studies
field of deep
learning on their own, while also learning from the views and approaches of others to further deepen their understanding. Overall, it
helps students to learn not only how to self-organize [...] Machine Learning, Springer, 2006.
• F. Chollet: Deep Learning with Python, Manning, 2018. (deutsche Version bei mitp Professional, 2018)
• Géron: Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and [...] practical machine learning tools and techniques, Morgan Kaufmann, 2018.
A. Géron: Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn, Keras and Tensor Flow, O'Reilly, 2018.
Raschka: Machine Learning with Python:
and visitors to immerse themselves in a multicultural environment, learning about different customs, traditions, and lifestyles. Whether you’re looking to expand your global perspective, meet new friends [...] world—all in one unforgettable event! Shuttle Bus Schedule 12:00 Amberg to Weiden 14:00 Amberg to Weiden 18:30 Weiden to Amberg 20:00 Weiden to Amberg Downloads Flyer International Day 2025 (deutsch) Flyer In [...] KICKER Want to Participate? Are you interested in showcasing your culture through food, fashion, or performance ? We’d love to have you be part of International Day! This is a fantastic opportunity to: Present
Definitive Guide to ARM Cortex-M3 and Cortex-M4 Processors, Newnes, 2013
D. W. Lewis: Fundamentals of Embedded Software with the ARM Cortex-M3, Pearson, 2012
M. Trevor: The Designer’s Guide to the Cortex-M [...] Kontaktstudium: 60 h (4 SWS)
Eigenstudium: 90 h
Lernziele / Qualifikationen des Moduls
Learning Outcomes
Nach dem erfolgreichen Absolvieren des Moduls verfügen die Studierenden über die folgenden [...] ung des Präsenzunterrichts
und Projektarbeit)
Lernziele / Qualifikationen des Moduls
Learning Outcomes
Nach dem erfolgreichen Absolvieren des Moduls verfügen die Studierenden über die folgenden
Definitive Guide to ARM Cortex-M3 and Cortex-M4 Processors, Newnes, 2013
D. W. Lewis: Fundamentals of Embedded Software with the ARM Cortex-M3, Pearson, 2012
M. Trevor: The Designer’s Guide to the Cortex-M [...] Kontaktstudium: 60 h (4 SWS)
Eigenstudium: 90 h
Lernziele / Qualifikationen des Moduls
Learning Outcomes
Nach dem erfolgreichen Absolvieren des Moduls verfügen die Studierenden über die folgenden [...] ung des Präsenzunterrichts
und Projektarbeit)
Lernziele / Qualifikationen des Moduls
Learning Outcomes
Nach dem erfolgreichen Absolvieren des Moduls verfügen die Studierenden über die folgenden
students will be able to
understand, categorize and analyze cultures according to chosen cultural dimensions and taxonomies
understand, judge the benefit of different tools used to train personnel [...] solutions to deal with conflict in managing intercultural groups
analyze and adapt own behavior in intercultural situations as well as to evaluate behavior of others and advise them appropriately to be
[...] assimilators and critical incidents are investigated in their use to teach cul-
tural awareness. Students are given the opportunity to use these tools in both theoretical and practical exercises. Additionally
AI Security and Privacy
AML Advanced Topics in Machine Learning
AURE Autonomous robots
CVAE Computer Vision and AI
DEV Deep Vision
DPLE Deep Learning
EMI Embedded Intelligence
FL2 Foreign Language 2
SARA [...] MAI BC
Fächer
Name Langname
BLOCK Blockveranstaltung
INT International Affairs & Intercultural Meeting
PRS Programming Starter
ROS Robotics Starter
WEB_Ue Web-Technologies (Übung)
WEB_VL Web-Technologies
Inverted Classroom, Peer Instruction, Collaborative Learning, Problem
Based Learning, Learning on Demand, Micro-Learning)
3. Blended-Learning: Modelle, Vor- und Nachteile, Best-Practice Beispiele [...] (2018). Handbuch E-Learning: Lehren und Lernen mit digitalen Medien. UTB.
Arshavskiy, M. (2017). Instructional Design for eLearning: Essential guide for designing successful eLearning courses. CreateSpace [...] Dirksen, J. (2016). Design for How People Learn. New Riders.
eLearning Industry Inc, https://elearningindustry.com. Zuletzt geprüft am 11.08.2020.
eLearning Journal Online, https://www.elearning-journal
Practical Machine Learning Tools and Techniques, Morgan Kaufmann, 2018.
A. Géron: Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn, Keras and Tensor Flow, O’Reilly, 2019.
S. Raschka: Machine Learning mit Python [...] Verfahren des Supervised und des Unsupervised Learning
• Implementierung und Anwendung von Machine Learning-Methoden in einer Software-Bibliothek (z.B. Scikit-learn)
Lehrmaterial / Literatur
Teaching [...] TensorFlow 2 und Scikit-learn: das Praxis-Handbuch für Data Science, Deep Learning und
Predictive Analytics, mitp-Verlag, 2021.
C. M. Bishop: Pattern Recognition and Machine Learning, Springer Verlag, 2016
and Machine Learning, Springer, 2006.
F. Chollet: Deep Learning with Python, Manning, 2018. (deutsche Version bei mitp Professional, 2018)
A. Géron: Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and [...] Verfahren des Supervised Learning (z.B. baumbasierte Ansätze, SVM, Ensemble-Methoden)
• Grundlegende Verfahren des Unsupervised Learning (z.B. PCA, k-means Clustering)
• Machine Learning in Python mit der [...] Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn, Keras and Tensor Flow, O’Reilly, 2018
W. McKinney: Datenanalyse mit Python, O’Reilly, 2018
S. Raschka: Machine Learning mit Python: das Praxis-Handbuch für
Getting to know and learning to assess basic business management methods.
• Social competence: Students learn how to convey information clearly, actively listen, and adapt their communication style to different [...] al Competence: Interns learn to
apply theoretical knowledge learned in the classroom to real-world situations, enhancing their expertise. • Social Competence: Interns learn to
take initiative, work [...] Gewichtung
Learning Objectives/Competencies to be Assessed
Zu prüfende Lernziele/Kompetenzen
portfolio
examination
Learning portfolio (100%) The Learning Portfolio is used to check the entire
Nachbereitung
Prüfungsvorbereitung = 90 h
= 150 h
Lernziele / Qualifikationen des Moduls
Learning Outcomes
Nach dem erfolgreichen Absolvieren des Moduls verfügen die Studierenden über die folgenden [...] Nachbereitung
Prüfungsvorbereitung = 90 h
= 150 h
Lernziele / Qualifikationen des Moduls
Learning Outcomes
Nach dem erfolgreichen Absolvieren des Moduls verfügen die Studierenden über die folgenden [...] Nachbereitung
Prüfungsvorbereitung = 90 h
= 150 h
Lernziele / Qualifikationen des Moduls
Learning Outcomes
Nach dem erfolgreichen Absolvieren des Moduls verfügen die Studierenden über die folgenden
Selbststudium
Prüfungsvorbereitung = 90 h
= 150 h
Lernziele / Qualifikationen des Moduls
Learning Outcomes
Nach dem erfolgreichen Absolvieren des Moduls verfügen die Studierenden über die folgenden [...] Selbststudium
Prüfungsvorbereitung = 90 h
= 150 h
Lernziele / Qualifikationen des Moduls
Learning Outcomes
Nach dem erfolgreichen Absolvieren des Moduls verfügen die Studierenden über die folgenden [...] Nachbereitung
Prüfungsvorbereitung = 60 h
= 90 h
Lernziele / Qualifikationen des Moduls
Learning Outcomes
Nach dem erfolgreichen Absolvieren des Moduls verfügen die Studierenden über die folgenden
achievements of previous studies can only be credited if the learning outcome can be attributed to a Master
level or corresponds to the learning outcome of a module in the OTH Master's degree programme. [...] Berechnung
Workload:
According to § 8 para. 1 sentence 3 BayStudAkkV, the following applies: One credit point is based on a
workload of 25 to 30 hours.
To calculate the workload, a distinction [...] 3.4 Master´s-Degree and Service Learning
Masterabschluss und Service Learning
ID Name
02003 Colloquium
00850 Master´s Thesis
00851 Service Learning
page
8