Informatik

Mit den Schwerpunkten "Data Science & Analytics" oder "Advanced Software Engineering". Möglichkeit eines Master-Studiums parallel zu Job oder Familie
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Fakultät EMI

Modulhandbuch

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Sprachtechnologien und Compiler

Empfohlene Vorkenntnisse

Programmierkenntnisse in Java

 
Lehrform Vorlesung/Labor
Lernziele / Kompetenzen

Erfolgreiche Teilnehmer*innen sind in der Lage,

  • die Möglichkeiten und Grenzen der behandelten KI Ansätze einzuschätzen
  • behandelte KI Ansätze auf forschungspraktische Aufgabenstellungen anzuwenden
  • die Ergebnisse ihrer Forschungsarbeiten für ein Fachpublikum schriftlich auszuarbeiten

 
Dauer 1
SWS 4.0
Aufwand
Lehrveranstaltung 60
Selbststudium / Gruppenarbeit: 90
Workload 150
ECTS 5.0
Voraussetzungen für die Vergabe von LP

Modulprüfung für "Künstliche Intelligenz" (K60)
"Praktikum Künstliche Intelligenz" muss attestiert sein

 
Modulverantwortlicher

Prof. Dr. Klaus Dorer

 
Max. Teilnehmer 15
Empf. Semester 1-2
Haeufigkeit jedes Jahr (SS)
Verwendbarkeit

Master-Studiengang INFM
Master-Studiengang Mechatronik und Robotik (MMR)
Veranstaltungen

Sprachtechnologien und Compiler

Art Vorlesung
Nr. EMI2128
SWS 2.0

Praktikum Sprachtechnologien und Compiler

Art Labor
Nr. EMI2129
SWS 2.0
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