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Artificial Intelligence (Master of Science) >>

Project Representation Learning (PRL)10 ECTS
(englische Bezeichnung: Project Representation Learning)
(Prüfungsordnungsmodul: Project Representation Learning)

Modulverantwortliche/r: Bernhard Kainz
Lehrende: Bernhard Kainz, Mischa Dombrowski, Johanna Müller


Startsemester: SS 2022Dauer: 1 SemesterTurnus: halbjährlich (WS+SS)
Präsenzzeit: 60 Std.Eigenstudium: 240 Std.Sprache: Englisch

Lehrveranstaltungen:


Inhalt:

At the Image Data Exploration and Analysis Lab we offer project topics that are connected to our current research in the fields of medical image processing, machine learning, human-in-the-loop computing, and computer vision. Other than a course with fixed topic, project topics are defined individually. The 10 ECTS project is directed towards students of computer science and edical engineering. Please have a look at our website for an overview. https://www.idea.tf.fau.eu/teaching/open-projects/

Lernziele und Kompetenzen:

The students
work their way into complex software systems and expand them
learn to develop and implement solutions independently
document the software they have written


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 | Subsymbolic AI/Machine Learning | Project Representation Learning)
Dieses Modul ist daneben auch in den Studienfächern "Data Science (Master of Science)", "Informatik (Master of Science)", "Medizintechnik (Master of Science)" verwendbar. Details

Studien-/Prüfungsleistungen:

Project Representation Learning (Prüfungsnummer: 31121)

(englischer Titel: Project Representation Learning)

Prüfungsleistung, mehrteilige Prüfung, benotet, 10 ECTS
Anteil an der Berechnung der Modulnote: 100.0 %
weitere Erläuterungen:
Die Note setzt sich zusammen aus: 50% Implementierung von Software zur Lösung der gestellten Aufgaben; 25% Vorführung der Funktionalität beim Betreuer; 25% Beschreibung der Software in Form einer wissenschaftlichen Ausarbeitung oder als herkömmliche Software-Dokumentation. Der Umfang der wissenschaftlichen Ausarbeitung liegt bei maximal 10 Seiten.
Prüfungssprache: Englisch

Erstablegung: SS 2022, 1. Wdh.: WS 2022/2023
1. Prüfer: Bernhard Kainz
Ort: zoom
Ort: zoom

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