Studium
Anwendungsnah studieren heißt: Besser vorbereitet sein in Theorie und Praxis.
Wir leben in Zeiten technologischer Innovationsverdichtung. Maschinenelles Lernen, 5G-basierte Kommunikation, das Internet der Dinge, Techniken der virtuellen und augmentierten Realität haben Auswirkungen auf Geschäftsmodelle und die Struktur von Softwaresystemen. Dynamische Veränderungen in diesen Forschungsbereichen sowie in den Anforderungen aus der Wirtschaft integrieren wir unmittelbar in die Inhalte unserer Lehre. So bleiben Vorlesungen und Seminare immer nah am Puls des Fortschritts.
Projektgruppen
ML@Energy
In der Projektgruppe "ML@Energy" soll eine Anwendung entwickelt werden,
die Analysen von Energieverbrauchsdaten visuell darstellt.
Die Analysen basieren dabei auf verschiedenen Machine Learning Verfahren,
die innerhalb der Projektgruppe angewendet werden.
Außerdem werden agile Methoden des Software Engineerings angewendet.
Semester: Wintersemester 2023/2024
Betreuer:in
Forschungsbereich
Weitere Projektgruppen
KI
DataMed – Anomaly Detection in Medical Insurance Data
Das Thema der Projektgruppe war das automatische Auffinden von Hinweisen auf möglichen Versicherungsbetrug durch Auswertung der Daten der Versicherung Barmenia1.…
KI
DeevA – Deep Video Augmentation
Es wird angenommen, dass nutzer-gerichtete Werbung in der heutigen Zeit im- mer mehr an Bedeutung gewinnt. Ziel ist es, die…