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Artificial Intelligence (Master of Science) >>

Rechnerarchitekturen für Deep-Learning Anwendungen (Prüfungsordnungsmodul)10 ECTS

Die Beschreibung eines Prüfungsordnungsmoduls enthält allgemeine Angaben zur Verwendbarkeit und zu den Rahmenbedingungen für Prüfungen, so wie sie in den Prüfungsordnungen festgelegt sind. Zusätzlich kann eine allgemeine Modulbeschreibung, die übergreifend für alle konkreten (UnivIS-)Module gilt, enthalten sein. Die konkreten Modulbeschreibungen mit Angaben zu den Lehrveranstaltungen und Prüfungsdetails sind unter den zugeordneten UnivIS-Modulen zu finden.


Verwendbarkeit des Moduls / Einpassung in den Musterstudienplan:

  1. Artificial Intelligence (Master of Science)
    (Po-Vers. 2021s | TechFak | Artificial Intelligence (Master of Science) | Gesamtkonto | Projekt I und II | AI Systems and Applications | Rechnerarchitekturen für Deep-Learning Anwendungen)
  2. Berufspädagogik Technik (Master of Education)
    (Po-Vers. 2010 | TechFak | Berufspädagogik Technik (Master of Education) | Studienrichtung Elektro- und Informationstechnik (Masterprüfungen) | Unterrichtsfach (Zweitfach) inkl. Fachdidaktik | Informatik | Praktikum Informatik | Rechnerarchitekturen für Deep-Learning Anwendungen)
  3. Berufspädagogik Technik (Master of Education)
    (Po-Vers. 2010 | TechFak | Berufspädagogik Technik (Master of Education) | Studienrichtung Metalltechnik (Masterprüfungen) | Unterrichtsfach (Zweitfach) inkl. Fachdidaktik | Informatik | Praktikum Informatik | Rechnerarchitekturen für Deep-Learning Anwendungen)
  4. Berufspädagogik Technik (Master of Education)
    (Po-Vers. 2018w | TechFak | Berufspädagogik Technik (Master of Education) | Gesamtkonto | Unterrichtsfach (Zweitfach) inkl. Fachdidaktik | Informatik | Praktikum Informatik | Rechnerarchitekturen für Deep-Learning Anwendungen)
  5. Berufspädagogik Technik (Master of Education)
    (Po-Vers. 2018w | TechFak | Berufspädagogik Technik (Master of Education) | Gesamtkonto | Unterrichtsfach (Zweitfach) inkl. Fachdidaktik | Informatik | Praktikum Informatik | Rechnerarchitekturen für Deep-Learning Anwendungen)
  6. Berufspädagogik Technik (Master of Education)
    (Po-Vers. 2020w | TechFak | Berufspädagogik Technik (Master of Education) | Gesamtkonto | Unterrichtsfach (Zweitfach) inkl. Fachdidaktik | Informatik | Praktikum Informatik | Rechnerarchitekturen für Deep-Learning Anwendungen)
  7. Berufspädagogik Technik (Master of Education)
    (Po-Vers. 2020w | TechFak | Berufspädagogik Technik (Master of Education) | Gesamtkonto | Unterrichtsfach (Zweitfach) inkl. Fachdidaktik | Informatik | Praktikum Informatik | Rechnerarchitekturen für Deep-Learning Anwendungen)
  8. Informatik (Bachelor of Science)
    (Po-Vers. 2007 | TechFak | Informatik (Bachelor of Science) | Gesamtkonto | Praktika und Wahlpflichtbereich (5. / 6. Semester) | Praktikum Informatik | Rechnerarchitekturen für Deep-Learning Anwendungen)
  9. Informatik (Bachelor of Science)
    (Po-Vers. 2009s | TechFak | Informatik (Bachelor of Science) | Seminare, Praktika, Bachelorarbeit | Praktikum Informatik | Rechnerarchitekturen für Deep-Learning Anwendungen)
  10. Informatik (Bachelor of Science)
    (Po-Vers. 2009w | TechFak | Informatik (Bachelor of Science) | Gesamtkonto | Hauptseminare, Praktika, Bachelorarbeit | Praktikum Informatik | Rechnerarchitekturen für Deep-Learning Anwendungen)
  11. Informatik (Bachelor of Science)
    (Po-Vers. 2022w | TechFak | Informatik (Bachelor of Science) | Gesamtkonto | Praktikum Informatik | Rechnerarchitekturen für Deep-Learning Anwendungen)
  12. Informatik (Master of Science)
    (Po-Vers. 2010 | TechFak | Informatik (Master of Science) | Gesamtkonto | Hauptseminar, Projekt, Masterarbeit | Projekt Modul | Rechnerarchitekturen für Deep-Learning Anwendungen)

Studien-/Prüfungsleistungen:

    Rechnerarchitekturen für Deep-Learning Anwendungen (Prüfungsnummer: 31111)
    Prüfungsleistung, Praktikumsleistung, Drittelnoten (mit 4,3), 10 Leistungspunkte
    Anteil an der Berechnung der Modulnote: 100.0 %

UnivIS-Module:

UnivIS-Module im aktuellen Semester (WS 2022/2023):
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