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

WS

SS

OFF

Geometrische Algorithmen (nicht im WS 22/23)

6

9




Fundamentals of GPU Programming

4

5




Machine Learning: Evolutionary Algorithms

4

6




Machine Learning: Unsupervised Methods

4

9




Kryptographie

6

8




Effiziente Algorithmen

6

9




Parallel Computing

4

6




Machine Learning: Supervised Methods

4

6




Komplexitätstheorie

6

9




Deterministic Network Caluculus

4

5




Theorie des maschinellen Lernens

4

9




VERTIEFUNGSMODULE (Zu absolvieren sind mindestens 35 LP)

SWS

LP

Semester

WS

SS

OFF

KIbox: Lösung von Nachhaltigkeits-Challenges durch den Einsatz künstlicher Intelligenz

4

5




Complexity Eonomics and Agent-based Modeling (ab WS 23/24)

4

10




Anwendungen der Computerlinguistik

2

10 oder 12




Introduction to Computational Lingustics in Python

4

5




Computational Linguistics and AI

4

5




Introduction to Linguistic Data Science with R

4

5




Linguistic Data Science

4

5




Knowledge Graphs

4

5




Schwerpunkt Computational Linguistics

2

5




Schwerpunkt 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

4

6




High-Performance Computing on Clusters

4

6




Simulationstechnik

3

5




Quantum Information and Computation

4

5




Computational Neuroscience: Neural Dynamics

4

6




Deep Learning

4

5




Bioinformatics for Proteomics

3

5




Computational Semantics

3

5




Bioimage Informatics

4

5




High-Performance Computing on Multi- and Manycore Processors

4

6




Bildverarbeitung in der Medizin

4

5




Autonomous Robotics: Action, Perception and Cognition

3

6




Computational Neuroscience: Vision and Memory

4

5




Master-Praktikum Deep Learning and Natural Language Processing

2

5




Kryptanalyse 1 (Einführung in die asymmetrische Kryptanalyse)

4

5




Symmetrische Kryptanalyse

4

5




Kryptographische Protokolle

4

5




Systemsicherheit

4

5




Model Checking

4

6




Product Lifecycle Management

4

6




Master-Praktikum Computational Proteomics

4

5




FACHWISSENSCHAFTLICHE VERTIEFUNG (Zu absolvieren sind 6 LP)

SWS

LP

Semester

WS

SS

OFF

Seminar Ingenieurinformatik

2

3




Journal Club "Learning and Memory"

2

3




Research Colloquium: Interdisciplinary Perspectives on Episodic Memory

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




Advanced Methods for Deep Learning

2

3




Designing Explainable AI

2

6




Fortgeschrittene Themen des Model Checking

2

3




Seminar über Grenzen in der theoretischen informatik

2

3




MASTER-STUDIENPROJEKT

SWS

LP

Semester

WS

SS

OFF

Master-Studienprojekt

2

10




FREIE WAHLMODULE (Zu absolvieren sind 15 LP)

SWS

LP

Semester

WS

SS

OFF

Freie Veranstaltungswahl aus dem technischen und nichttechnischen Bereich

15




MASTERARBEIT UND KOLLOQUIUM

SWS

LP

Semester

WS

SS

OFF

Masterarbeit

0

30




Summe

120




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