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3 6 4 5 2 1 ,4 3 % M 1 A na to m ie un d Ph ys io lo gi e 1 4 5 M 2 A na to m ie un d Ph ys io lo gi e 2 4 5 M 3 W er ks to ff e fü r di e M ed iz in te ch ni k 4 5 [...] 3 6 4 5 2 1 ,4 3 % M 1 A na to m ie un d Ph ys io lo gi e 1 4 5 M 2 A na to m ie un d Ph ys io lo gi e 2 4 5 M 3 W er ks to ff e fü r di e M ed iz in te ch ni k 4 5 [...] 3 6 4 5 2 1 .4 3 % M 1 A na to m ie un d Ph ys io lo gi e 1 4 5 M 2 A na to m ie un d Ph ys io lo gi e 2 4 5 M 3 W er ks to ff e fü r di e M ed iz in te ch ni k 4 5

Informationen Weitere Literatur und Informationen werden im Unterricht oder im Lernmanagementsystem „meet-to-learn“ bekannt gegeben. page Modulhandbuch für den Bachelorstudiengang Medizintechnik [...] Weitere Informationen und Literaturangaben werden in der Vor- lesung und im Lernmanagementsystem „meet-to-learn“ bekannt gegeben. page Modulhandbuch für den Bachelorstudiengang Medizintechnik [...] Teubner Verlag Weitere Informationen werden in der Vorlesung oder im Lernma- nagementsystem „meet-to-learn“ bekannt gegeben. page Modulhandbuch für den Bachelorstudiengang Medizintechnik

has to checked individually. details to be specified in the first semester the module is taught 150h, details to be specified in the first semester the module is taught Learning Outcomes [...] Methodological skills:  Ability to program algorithms for IoT applications  Ability to develop software projects in IoT environment  Ability to implement sensors and actuators using libraries [...] Type/Scope incl. Weighting *2) Learning Objectives/ Competencies to be Assessed Written Exam (Kl90) Written Exam, 90 minutes Written Exam (Kl90) *1) Please refer to the applicable overview

150 h Selbststudium: 150 h Gesamtaufwand: 300 h Lernziele / Qualifikationen des Moduls Learning Outcomes Nach dem erfolgreichen Absolvieren des Moduls verfügen die Studierenden über die folgenden [...] : 60 h Selbststudium: 90 h Gesamtaufwand: 150 h Lernziele / Qualifikationen des Moduls Learning Outcomes Nach dem erfolgreichen Absolvieren des Moduls verfügen die Studierenden über die folgenden [...] : 90 h Eigenstudium: 120 h Gesamtaufwand: 210 h Lernziele / Qualifikationen des Moduls Learning Outcomes Nach dem erfolgreichen Absolvieren des Moduls verfügen die Studierenden über die folgenden

Business Analytics Capstone • How to ask the right questions of the data, and know how to use data effectively to address busi- ness challenges • How to make data-driven decisions to real business challenges [...] petenzen Learning outcomes / competences to be assessed Übungsleistung Up to 10 individual and group assignements to form the grade. The practical performance is used to test the entire [...] Learning Outcomes Students will be able to learn the process that applies a broad range of behavioural science knowledge and practices to help organi- sations build their capability to change

Prüfungsvorbereitung = 45 h = 150 h Lernziele / Qualifikationen des Moduls Learning Outcomes Nach dem erfolgreichen Absolvieren des Moduls verfügen die Studierenden über die folgenden [...] Prüfungsvorbereitung = 45 h = 150 h Lernziele / Qualifikationen des Moduls Learning Outcomes Nach dem erfolgreichen Absolvieren des Moduls verfügen die Studierenden über die folgenden [...] Prüfungsvorbereitung = 60 h = 270 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

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

They learn to identify these situations and to appear interculturally competent. • Personal competence (social competence and self-competence): Students acquire the interdisciplinary ability to perform [...] • In addition to theoretical knowledge, students also acquire the ability to apply process engineering principles in practice, both independently and in a team. • They are able to critically analyse [...] interculturality. They learn the theoretical basics of intercultural communication and understanding. • Methodological competence: Students are able to apply strategies to improve the handling of

They learn to identify these situations and to appear interculturally competent. • Personal competence (social competence and self-competence): Students acquire the interdisciplinary ability to perform [...] • In addition to theoretical knowledge, students also acquire the ability to apply process engineering principles in practice, both independently and in a team. • They are able to critically analyse [...] interculturality. They learn the theoretical basics of intercultural communication and understanding. • Methodological competence: Students are able to apply strategies to improve the handling of

Prüfungsvorbereitung = 45 h = 150 h Lernziele / Qualifikationen des Moduls Learning Outcomes Nach dem erfolgreichen Absolvieren des Moduls verfügen die Studierenden über die folgenden [...] Prüfungsvorbereitung = 45 h = 150 h Lernziele / Qualifikationen des Moduls Learning Outcomes Nach dem erfolgreichen Absolvieren des Moduls verfügen die Studierenden über die folgenden [...] Prüfungsvorbereitung = 60 h = 270 h Lernziele / Qualifikationen des Moduls Learning Outcomes Nach dem erfolgreichen Absolvieren des Moduls verfügen die Studierenden über die folgenden

Zusammenhang mit Energiespeicherung (Wasserstoff, Elektrolyse, Brennstoffzellen, power to gas, power to liquid, biomass to liquid, CARNOT-Batterie, adiabate Druckluft etc.), Flexibilisierung von Kraft-Wär [...] 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

Zusammenhang mit Energiespeicherung (Wasserstoff, Elektrolyse, Brennstoffzellen, power to gas, power to liquid, biomass to liquid, CARNOT-Batterie, adiabate Druckluft etc.), Flexibilisierung von Kraft-Wär [...] 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

, eLearning-Elemente, Scrum-Projekt 150 h, davon Präsenzzeit: 60 h (4 SWS * 15 Vorlesungswochen) Selbststudium/Projektarbeit: 90 h Lernziele / Qualifikationen des Moduls Learning Outcomes [...] davon Präsenz: 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 [...] davon Präsenz: 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

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

individual learning agreement • Methodological competence: Apply and transfer skills and knowledge acquired during studies to new problems, application of project management: ability to plan, implement [...] individual learning agreement • Methodological competence: Apply and transfer skills and knowledge acquired during studies to new problems, application of project management: ability to plan, implement [...] individual learning agreement • Methodological competence: Apply and transfer skills and knowledge acquired during studies to new problems, application of project management: ability to plan, implement

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

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

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

ce): The students are able to combine knowledge and skills from the basic modules to derive and develop new solutions. The have the competence to discuss issues related to energy storage in interdisciplinary [...] Psychological Association. The Official Guide to APA Style (7th Ed.) Washington. Carlson, K. A. & Winquist, J. R. (2017). An Introduction to Statistics. An Active Learning Approach. SAGE. Creswell, J. W. & Plano [...] Ability to recognise legal problems in energy/environmental law, identification of the most important applicable regulations Independent application of regulations relevant to practice Ability to identify

presented at the project kick-off and have to be worked on successively. Each student has to contribute individually to the common task. The overall results are to be submitted in the form of a pitch video [...] 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. S. Raschka: Machine Learning mit Python: [...] Nachbereitung sowie KI.Meeting) Lernziele / Qualifikationen des Moduls Learning Outcomes Das Modul besteht aus zwei Vorlesungsteilen KI.Ethik und KI.Interaktion sowie einem KI.Meeting Teil 1: Ethik

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

networks and deep learning methods. • Methodological competence: Students will be able to implement selected deep learning methods based on software libraries, apply them to given data sets, and [...] Machine Learning with Scikit-Learn, Keras and Tensor Flow, O'Reilly, 2018. Raschka: Machine Learning with Python: the practical handbook for Data Science, Predictive Analytics and Deep Learning, mitp-Verlag [...] Gewichtung Learning objectives/competencies to be assessed Zu prüfende Lernziele/Kompetenzen annotation https://scikit-learn.org/stable/user_guide.html https://scikit-learn.org/stable/user_guide