Lehrveranstaltungen



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Fakultät für LehrerInnenbildung
Bachelorstudium Lehramt Sekundarstufe (Allgemeinbildung) laut Curriculum 2015 (240 ECTS-AP, 8 Semester)
INFO Unterrichtsfach Informatik
Pflichtmodule (90 ECTS-AP)
Pflichtmodul 13: Bachelorarbeit (7,5 ECTS-AP; 2 SSt.)
Anmeldevoraussetzung: keine
Lernergebnis: Absolventinnen und Absolventen dieses Moduls sind in der Lage, sich methodisch korrekt mit einem Teilgebiet der Informatik auseinanderzusetzen und das Ergebnis dieser Auseinandersetzung schriftlich und mündlich gut verständlich darzulegen.
703060
SE Seminar mit Bachelorarbeit (SE / 2h / 7,5 ECTS-AP)
Svetlana Abramova, Jan Beutel, Rainer Böhme, Ruth Breu, Thomas Fahringer, Michael Felderer, Dieter Fensel, Matthias Harders, Adam Jatowt, Cezary Kaliszyk, Pascal Knierim, Aart Middeldorp, Georg Moser, Justus Piater, Sashko Ristov, Antonio José Rodriguez-Sanchez, Clemens Sauerwein, Günther Specht, René Thiemann, Peter Thoman, Samuele Tosatto, Eva Zangerle, Philipp Zech
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Fakultät für Mathematik, Informatik und Physik
INFO Bachelorstudium Informatik laut Curriculum 2019 (180 ECTS-AP, 6 Semester)
Studieneingangs- und Orientierungsphase (relevante Prüfungen)
ML
706000
EiS - Einführung ins Studium an der MIP (SE / ,5h / ,5 ECTS-AP)
Lukas Einkemmer, Pascal Knierim, Laila Linke, Intern Platzhalter, Samuele Tosatto
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Pflichtmodule (165 ECTS-AP)
Pflichtmodul 17: Maschinelles Lernen (7,5 ECTS-AP, 5 SSt.)
Anmeldevoraussetzung: keine
Lernergebnis: Die Studierenden kennen und verstehen nach Abschluss dieses Moduls wichtige Methoden des maschinellen Lernens, die es Softwaresystemen erlauben, ihre Parameter anhand von Beispieldaten selbstständig zu justieren und/oder ihre eigene Leistung laufend zu optimieren. Sie sind in der Lage, Anwendungsprobleme für maschinelles Lernen zu formalisieren und mittels etablierter Methoden zu lösen.
703075
VO Maschinelles Lernen (VO / 3h / 4,5 ECTS-AP)
Samuele Tosatto
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Pflichtmodul 23: Bachelorarbeit (15 ECTS-AP, 1 SSt.)
Anmeldevoraussetzung: keine
Lernergebnis: Nach Abschluss dieses Moduls sind Studierende in der Lage, sich methodisch korrekt mit einem Teilgebiet der Informatik auseinanderzusetzen und das Ergebnis dieser Auseinandersetzung schriftlich und mündlich darzulegen.
703082
SE Bachelorarbeit (SE / 1h / 15 ECTS-AP)
Svetlana Abramova, Jan Beutel, Rainer Böhme, Ruth Breu, Thomas Fahringer, Michael Felderer, Dieter Fensel, Matthias Harders, Adam Jatowt, Cezary Kaliszyk, Pascal Knierim, Aart Middeldorp, Georg Moser, Justus Piater, Sashko Ristov, Antonio José Rodriguez-Sanchez, Clemens Sauerwein, Günther Specht, René Thiemann, Peter Thoman, Samuele Tosatto, Eva Zangerle, Philipp Zech
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INFO Bachelorstudium Mathematik laut Curriculum 2007 (180 ECTS-AP, 6 Semester)
Studieneingangs- und Orientierungsphase (relevante Prüfungen)
ML
706000
EiS - Einführung ins Studium an der MIP (SE / ,5h / ,5 ECTS-AP)
Lukas Einkemmer, Pascal Knierim, Laila Linke, Intern Platzhalter, Samuele Tosatto
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5. Semester
  LEHRVERANSTALTUNGEN Pflichtmodul 23: Zusatzkompetenzen (10 ECTS-AP)
Anmeldevoraussetzung: keine
Lernergebnis: Absolventinnen und Absolventen dieses Moduls haben einen Einblick in Themengebiete erhalten, die über die Inhalte der Module 1-22 hinausgehen.
Lehrveranstaltungen im Ausmaß von 10 ECTS-AP sind zu absolvieren. Dabei ist mindestens eine Lehrveranstaltung zu Ethik, Wissenschaftstheorie oder Wissenschaftsgeschichte zu wählen. Empfohlen wird eine Lehrveranstaltung über Genderaspekte der Mathematik, Informatik oder Physik. Für weitere Lehrveranstaltungen klicken Sie LEHRVERANSTALTUNGEN.
ML
706000
EiS - Einführung ins Studium an der MIP (SE / ,5h / ,5 ECTS-AP)
Lukas Einkemmer, Pascal Knierim, Laila Linke, Intern Platzhalter, Samuele Tosatto
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INFO Bachelorstudium Physik laut Curriculum 2007 (180 ECTS-AP, 6 Semester)
Studieneingangs- und Orientierungsphase (relevante Prüfungen)
ML
706000
EiS - Einführung ins Studium an der MIP (SE / ,5h / ,5 ECTS-AP)
Lukas Einkemmer, Pascal Knierim, Laila Linke, Intern Platzhalter, Samuele Tosatto
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Interdisziplinäres und zusätzliches Angebot
Interdisziplinäres Angebot
Interdisziplinäre und Außerfachliche Kompetenzen für Bachelorstudien
198842
VU Datenanalyse II: Machine Learning for Data Analysis (VU / 3h / 5 ECTS-AP)
Samuele Tosatto
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Interdisziplinäre und Außerfachliche Kompetenzen für Masterstudien
198842
VU Datenanalyse II: Machine Learning for Data Analysis (VU / 3h / 5 ECTS-AP)
Samuele Tosatto
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INFO Wahlpakete
Wahlpakete an der Universität Innsbruck (Anstelle der Wahlmodule Interdisziplinäre Kompetenzen und Individuelle Schwerpunktsetzung wählbar) (30 ECTS-AP)
Wahlpakete (minors) für Bachelorstudien an der Universität Innsbruck
Wahlpaket: Digital Science (30 ECTS-AP)
Anmeldevoraussetzung: Das Wahlpaket Digital Science im Umfang von 30 ECTS-AP kann von ordentlichen Studierenden der an der Universität Innsbruck eingerichteten Bachelorstudien und Masterstudien gewählt werden, sofern die Möglichkeit eines Wahlpakets im entsprechenden Curriculum vorgesehen ist. Das Wahlpaket kann nach Maßgabe freier Plätze absolviert werden. Für Lehrveranstaltungen, die synergetisch genutzt werden, sind die Vorschriften betreffend das Verfahren zur Vergabe der Plätze bei Lehrveranstaltungen mit Teilnahmebeschränkung sowie die Prüfungsordnung des Curriculums in der jeweils geltenden Fassung, dem die Lehrveranstaltungsprüfung bzw. das Modul entnommen ist, anzuwenden. Es dürfen nur Lehrveranstaltungsprüfungen absolviert werden, die im Rahmen von Studien, für die eine Zulassung besteht, noch nicht absolviert worden sind.
Lernergebnis: Die Absolventinnen und Absolventen des Wahlpakets Digital Science sind dazu befähigt, grundlegende digitale Methoden aus den Bereichen Programmierung, Datenanalyse und Datenmanagement zu verstehen und auf die Lösung einschlägiger Problemstellungen aus ihrem Wissenschaftsbereich, insbesondere den Geistes-, Sozial- und Wirtschaftswissenschaften, anzuwenden. Die Absolventinnen und Absolventen des Wahlpakets Digital Science sind in der Lage, - Programme in einer für die Datenanalyse geeigneten Programmiersprache zu verstehen und zu erstellen - Daten zu modellieren, aufzubereiten und zu verwalten - Datenanalyseverfahren im Kontext des eigenen Studienfachs auszuwählen und anzuwenden - Datenanalyseprojekte im Kontext des eigenen Studienfachs zu planen und durchzuführen
Pflichtmodule (30 ECTS-AP)
Es sind folgende Module im Umfang von 30 ECTS-AP wie folgt zu absolvieren:
Pflichtmodul 3: Datenanalyse (10 ECTS-AP, 6 SSt.)
Anmeldevoraussetzung: keine
Lernergebnis: Studierende verstehen nach Abschluss dieses Moduls die Grundlagen der Datenanalyse. Sie haben die Fertigkeit erworben, ausgewählte Methoden der Datenanalyse anzuwenden und sind in der Lage, Daten zu interpretieren und sie verbal und visuell zu präsentieren.
198842
VU Datenanalyse II: Machine Learning for Data Analysis (VU / 3h / 5 ECTS-AP)
Samuele Tosatto
Details zu dieser Lehrveranstaltung
Wahlpakete (minors) für Masterstudien an der Universität Innsbruck
Wahlpaket Digital Science (30 ECTS-AP)
Anmeldevoraussetzung: Das Wahlpaket Digital Science im Umfang von 30 ECTS-AP kann von ordentlichen Studierenden der an der Universität Innsbruck eingerichteten Bachelorstudien und Masterstudien gewählt werden, sofern die Möglichkeit eines Wahlpakets im entsprechenden Curriculum vorgesehen ist. Das Wahlpaket kann nach Maßgabe freier Plätze absolviert werden. Für Lehrveranstaltungen, die synergetisch genutzt werden, sind die Vorschriften betreffend das Verfahren zur Vergabe der Plätze bei Lehrveranstaltungen mit Teilnahmebeschränkung sowie die Prüfungsordnung des Curriculums in der jeweils geltenden Fassung, dem die Lehrveranstaltungsprüfung bzw. das Modul entnommen ist, anzuwenden. Es dürfen nur Lehrveranstaltungsprüfungen absolviert werden, die im Rahmen von Studien, für die eine Zulassung besteht, noch nicht absolviert worden sind. Studierende eines facheinschlägigen Informatikstudiums können das Wahlpaket Digital Science nicht absolvieren.
Lernergebnis: Die Absolventinnen und Absolventen des Wahlpakets Digital Science sind dazu befähigt, grundlegende digitale Methoden aus den Bereichen Programmierung, Datenanalyse und Datenmanagement zu verstehen und auf die Lösung einschlägiger Problemstellungen aus ihrem Wissenschaftsbereich, insbesondere den Geistes-, Sozial- und Wirtschaftswissenschaften, anzuwenden. Die Absolventinnen und Absolventen des Wahlpakets Digital Science sind in der Lage, - Programme in einer für die Datenanalyse geeigneten Programmiersprache zu verstehen und zu erstellen - Daten zu modellieren, aufzubereiten und zu verwalten - Datenanalyseverfahren im Kontext des eigenen Studienfachs auszuwählen und anzuwenden - Datenanalyseprojekte im Kontext des eigenen Studienfachs zu planen und durchzuführen
Pflichtmodule (30 ECTS-AP)
Es sind folgende Module im Umfang von 30 ECTS-AP wie folgt zu absolvieren:
Pflichtmodul 3: Datenanalyse (10 ECTS-AP, 6 SSt.)
Anmeldevoraussetzung: keine
Lernergebnis: Studierende verstehen nach Abschluss dieses Moduls die Grundlagen der Datenanalyse. Sie haben die Fertigkeit erworben, ausgewählte Methoden der Datenanalyse anzuwenden und sind in der Lage, Daten zu interpretieren und sie verbal und visuell zu präsentieren.
198842
VU Datenanalyse II: Machine Learning for Data Analysis (VU / 3h / 5 ECTS-AP)
Samuele Tosatto
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Hinweis:
  • Es können sich noch Änderungen im Lehrveranstaltungsangebot sowie bei Raum- und Terminbuchungen ergeben.
  • Bitte wählen Sie für das Lehrveranstaltungsangebot die Fakultät aus, der Ihre Studienrichtung zugeteilt ist.