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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