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Master Angewandte Informatik PO 22

Orange: Die Veranstaltung ist Pflicht. Grün: Die Veranstaltung ist wählbar. OFF: Ehemalige Veranstaltung

WAHLPFLICHTMODULE (Zu absolvieren sind mindestens 20 LP)	SWS	LP	Semester
WAHLPFLICHTMODULE (Zu absolvieren sind mindestens 20 LP)	SWS	LP	WS	SS	OFF
Fundamentals of GPU Programming	3	5
Machine Learning: Evolutionary Algorithms	4	6
Machine Learning: Unsupervised Methods	4	9
Kryptographie	6	8
Geometrische Algorithmen (ab SS 23 im SS im 5 CP)	4	5
Effiziente Algorithmen	6	9
Machine Learning: Supervised Methods	4	6
Komplexitätstheorie (nicht im SS 23)	6	9
Deterministic Network Caluculus	4	5
Theorie des maschinellen Lernens	4	9
Parallel Computing	4	6

VERTIEFUNGSMODULE (Zu absolvieren sind mindestens 35 LP)	SWS	LP	Semester
VERTIEFUNGSMODULE (Zu absolvieren sind mindestens 35 LP)	SWS	LP	WS	SS	OFF
KIbox: Lösung von Nachhaltigkeits-Challenges durch den Einsatz künstlicher Intelligenz (nicht im SS 23)	3	5
Complexity Eonomics and Agent-based Modeling (unregelmäßig; voraussichtlich im WS 23/24)	4	10
Anwendungen der Computerlinguistik	2	10 oder 12
Schwerpunktseminar Computational Linguistics	2	5
Schwerpunktseminar Linguistic Data Science	2	5
Autonomous Vehicles and Artificial Intelligence	4	5
Master-Praktikum: Autonomous Robotics	2	3
Master-Praktikum Big Data in der Bioinformatik	4	5
Design Optimization	4	6
Advanced System Engineering	4	5
3D-Simulation in der Automatisierungstechnik (ab WS 23/24 mit 5 statt 6 CP)	4	5
High-Performance Computing on Clusters	4	6
Simulationstechnik	3	5
Quantum Information and Computation	4	5
Symmetrische Kryptanalyse	4	5
Computational Neuroscience: Neural Dynamics	4	6
Deep Learning	4	5
Bioinformatics for Proteomics	3	5
Bioimage Informatics	4	5
Introduction to Computational Lingustics in Python	4	5
Introduction to Linguistic Data Science with R	4	5
High-Performance Computing on Multi- and Manycore Processors	4	6
Verkehrstechnik	4	6
Bildverarbeitung in der Medizin	4	5
Autonomous Robotics: Action, Perception and Cognition	3	6
Computational Neuroscience: Vision and Memory (nicht im SS 23)	4	5
Computational Neuroscience: Single Neuron Models	4	5
Master-Praktikum Deep Learning and Natural Language Processing	2	5
Kryptographische Protokolle	4	5
Systemsicherheit	4	5
Model Checking	4	6
Product Lifecycle Management (ab SS 23 mit 5 statt 6 CP)	4	5
Master-Praktikum Computational Proteomics	4	5
Computational Linguistics and AI	4	5
Linguistic Data Science	4	5
Knowledge Graphs	4	5
Inklusives IT-Design	4	6
Information Theory	4	5
Kryptanalyse 1 (Einführung in die asymmetrische Kryptanalyse)	4	5

FACHWISSENSCHAFTLICHE VERTIEFUNG (Zu absolvieren sind 6 LP)	SWS	LP	Semester
FACHWISSENSCHAFTLICHE VERTIEFUNG (Zu absolvieren sind 6 LP)	SWS	LP	WS	SS	OFF
Seminar Ingenieurinformatik	2	3
Seminar Ressourceneffiziente Systemsoftwarekonzepte	2	3
Advanced Topics in Deep Learning (ehemals Advanced Methods for Deep Learning)	2	3
Seminar: Bioinformatik	2	3
Seminar Implementation Security	2	3
Topics in Deep Learning for Sequence Processing	2	3
Seminar on Knowledge Graphs	2	3
Seminar zur symmetrischen Kryptographie	2	3
Seminar zu Approximationsalgorithmen	2	3
Fortgeschrittene Themen des Model Checking (nicht im SS 23)	2	3
Seminar Satisfiability	2	3
Seminar über Grenzen in der theoretischen informatik (nicht im SS 23)	2	3
Designing Explainable AI	2	6

MASTER-STUDIENPROJEKT	SWS	LP	Semester
MASTER-STUDIENPROJEKT	SWS	LP	WS	SS	OFF
Master-Studienprojekt	2	10

FREIE WAHLMODULE (Zu absolvieren sind 15 LP)	SWS	LP	Semester
FREIE WAHLMODULE (Zu absolvieren sind 15 LP)	SWS	LP	WS	SS	OFF
Freie Veranstaltungswahl aus dem technischen und nichttechnischen Bereich		15

MASTERARBEIT UND KOLLOQUIUM	SWS	LP	Semester
MASTERARBEIT UND KOLLOQUIUM	SWS	LP	WS	SS	OFF
Masterarbeit	0	30
Summe		120

Master Angewandte Informatik PO 22

Die absolvierten Wahlpflicht- und Vertiefungsmodule müssen zusammen mindestens 59 LP ergeben