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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

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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

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

Selbststudium Prüfungsvorbereitung = 30 h = 60 h Lernziele / Qualifikationen des Moduls Learning Outcomes Nach dem erfolgreichen Absolvieren des Moduls verfügen die Studierenden über die folgenden [...] Selbststudium Selbsttests Probeklausur 60 h Lernziele / Qualifikationen des Moduls Learning Outcomes Nach dem erfolgreichen Absolvieren des Moduls verfügen die Studierenden über die folgenden [...] Selbststudium Prüfungsvorbereitung = 30 h = 60 h Lernziele / Qualifikationen des Moduls Learning Outcomes Nach dem erfolgreichen Absolvieren des Moduls verfügen die Studierenden über die folgenden

E.R. (2017): Computer Vision: Principles, Algorithms, Applications, Learning. Academic Press - Eck, D.J. (2018): Introduction to Computer Graphics. Online-Ressource - Eckardt, M. (2016): Cinema 4D 18 [...] source - Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016): Deep Learning. MIT Press - Kaehler, A. & Bradski, G. (2016): Learning OpenCV 3: Computer Vision in C++ with the OpenCV Library. O'Reilly Media [...] Rodenburg, Menden - Maeda, J. (2019). How to Speak Machine: Laws of Design for a Digital Age. Portfolio. - Majumder, A. & Gopi, M. (2018): Introduction to Visual Computing: Core Concepts in Computer

Speech & Cake-Cutting Ceremony STANDS BY ORGANIZATIONS 13.00 Visit stands, meet representatives and explore study abroad opportunities A TRADITIONAL FASHION [...] outfits on the red carpet INTERNATIONAL FOOD FESTIVAL 16.00 More opportunities to taste different countries dishes INTERNATIONAL DANCE PERFORMANCE 17.45 Enjoy

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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

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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

(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.