Wintersemester - vorläufige Termine!
| Mo | Di | Mi | Do | Fr |
| Computertechnik Dr. Zwick 09.45 - 11.15 Uhr | Time-Varying Systems and Computations | Information Retrieval in High Dimensional Data Übung Khan 09.45 - 11.15 Uhr | Kolloquium
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| Clinical Applications of Computational Medicine Hon.-Prof. Dr. Daumer 10.45 - 12.15 Uhr | Time-Varying Systems and Computations (Übung) Kissel/Hein 11.30 - 12.15 Uhr | |||
| Durkovic 13:15 - 14:45 | Seminar Maschinelle Intelligenz Zwick/Hein 11.30 - 13.00 Uhr | Komputer & Creativität Prof. Diepold 13.15 - 14.45 Uhr | Brain, Mind, and Cognition
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| Approximate Dynamic Programming and Reinforcement Learning - Übung Gottwald 15.00 - 16.30 Uhr | Programmierpraktikum Dr. Zwick 15.00 - 16.30 Uhr | Komputer & Creativität Übung - Prof. Diepold/Sacchetto 15.00 - 16.30 Uhr | Approximate Dynamic Programming and Reinforcement Learning PD Dr. Shen 13.15 - 14.45 Uhr | Information Retrieval in High Dimensional Data PD Dr. rer. nat. Kleinsteuber 15.00 - 16.30 Uhr |
| Computertechnik Dr. Zwick 16.45 - 17.30 Uhr | Computertechnik und Programmieren Fragestunde Dr. Zwick 16.45 - 18.15 Uhr | |||
| 3D-Druck Workshop Röhrl/Moosmeier 17.00 - 19.00 Uhr | Arduino Microcontroller Workshop Röhrl/Kissel 17.00 - 19.00 Uhr |
Lehrveranstaltungen am LDV
Der Lehrstuhl für Datenverarbeitung bietet diverse Lehrveranstaltungen für die Studierenden der Fakultät EI an.
Die nachfolgende Liste zeigt Ihnen eine Übersicht (nicht verlinke Titel sind alte Vorlesungen, die wir nicht mehr anbieten):
Bachelorstudiengang / GOP
- Computertechnik (Computersysteme + Programmierpraktikum) [WS]
- Digitales Video [WS]
- Grundkurs C++ [SS]
- Komputer und Creativität [WS]
- Seminar Innovation@CoTeSys [WS]
- Projektseminar Python [SS]
- Maschinelle Intelligenz und Gesellschaft (in Python) [SS]
Masterstudiengang
- Approximate Dynamic Programming and Reinforcement Learning [WS]
- Applied Reinforcement Learning [SS]
- Information Retrieval in High Dimensional Data [WS]
- Computer Vision [SS]
- Applied Machine Intelligence [SS]
- Modul Applied Machine Learning
- Deep Learning for Multimedia [SS]
- Practical Concepts of Machine Learning [SS]
- Modul Data Analysis for Quality of Experience Assessments
- Data Analysis for Computer Engineers [SS]
- Quality of Experience Concepts and Applications [SS]
- Manifold Optimization for Representation Learning [SS]
- Data Driven Innovation [WS]
- Digitale Rundfunktechnik [SS]
- Time-Varying Systems and Computations [WS]
- Hauptseminar Datenverarbeitung [WS]
- Hauptseminar Multimediale Informationsverarbeitung [SS/WS]
- High Performance Computing for Machine Intelligence [WS]
- Leistungskurs C++ [WS]
- Non-convex optimization for analyzing big data [SS]
- Projektpraktikum Matlab
- Applied IT Security [SS]
- Seminar Scientific Writing [WS]
- Brain, Mind and Cognition [WS]
- Seminar Differential Geometric Methods for Engineers [WS]
- Seminar Innovation@CoTeSys [WS]
- Topics in Machine Intelligence Research [SS]
- Ringvorlesung Aktuelle Themen der Rundfunk- und Medientechnik [SS]
- Seminar Maschinelle Intelligenz [SS/WS]
Workshops
- Arduino Microcontroller Workshop [WS + SS]
- 3D-Druck Workshop [WS + SS]
- Python Workshop [WS + SS]
Doktoranden/Postdocs
- Seminar Differentialgeometrie in den Ingenieurwissenschaften [SS]
Sonstige Veranstaltungen
- Mädchen machen Technik