Personal Details

- Mathematical Basics of AI and Data Science- Linear Algebra

- Probability Theory and Statistics

- Optimization

- Introduction to Artificial Intelligence- Problem Solving and Heuristic Search

- Logic and Knowledge Representation

- Planning, Learning and Decision Making under Uncertainty

- Data Science and Machine Learning Fundamentals- Data Collection, Cleaning, Filtering

- Model Building

- Model Evaluation

- Definition of Machine Learning and classes of Machine Learning Algorithms

- Machine Learning Classifiers

- Evaluation of Machine Learning Algorithms

- Lecture

- Group work (project)

- Practical exercises

- Continuous Discussion and feedback

Immanente Leistungsüberprüfung

- Project work

- Exercises during lectures

- Final written exam

Um den Aufbau und die Arbeitsweise aktueller Computersysteme zu verstehen wird in dieser LV ein Bottom-Up Ansatz verfolgt. Beginnend mit den Bits und Bytes werden aus den logischen Grundfunktionen komplexere Komponenten zusammengesetzt. Insbesondere das Verständnis über den Aufbau eines Mikroprozessors und das Zusammenwirken mit dem Bussystem, dem Programm- und dem Datenspeicher werden mit integrierten praktischen Übungen erlernt.

Die LV deckt insbesondere die folgenden Inhalte ab:

- Digitaltechnik (boolsche Algebra, Gatter, Flipflop, Register, Zahlensysteme)

- State-Maschine (Zustandsgraphen, Schaltwerke)

- Rechnerarchitekturen (Computergrundstrukturen, von Neumann - Architektur)

Vortrag und praktische Übungen (auf Papier, am PC, im Labor)

Endprüfung

Gruppenarbeiten

Die LV vermittelt Grundbegriffe der objektorientierten Programmierung mit Hilfe der Programmiersprache Java. Es werden Konzepte von Programmiersprachen, wie Kontrollstrukturen, elementare Datentypen, Datenstrukturen, Klassen, Objekte und Methoden gelehrt. Weiters wird der Entwurf von Programmen, sowie deren Analyse und Techniken zum Debuggen, Tracing und Testen vermittelt. Durch das Arbeiten in Kleingruppen an einem Projekt werden Teamarbeit und Selbstorganisation gefördert.

Die LV deckt insbesondere die folgenden Inhalte ab:

- Grundlagen der Programmierung

- Variablen und Datentypen

- Operatoren

- Kontrollstrukturen

- Fehlerbehandlung

- Grundlagen der Objektorientierung

- Vererbung

- Polymorphismus

- Abstrakte Klassen

- Interfaces

- Datenstrukturen und Generics

Kurze Impulsvorträge, sofortiges Ausprobieren des Erlernten in praktischen Übungen, Gruppenarbeit, Präsentationen, Lerntagebücher

Endprüfung

Gruppenarbeit, praktische Übungen

Die Studierenden wenden die erworbenen Fähigkeiten an, um ein Projekt koordiniert und strukturiert

abzuwickeln. Dabei definieren sie sich selbständig ein konkretes Teilziel im Projekt. Fundiertes theoretisches Vorgehen wird somit mit praktischer Anwendung kombiniert angewendet. Die Mitarbeit an einem industriellen F&E Projekt bzw. an aktuellen Problemstellung im Rahmen der F&E Tätigkeit der FH ist möglich.

Gruppenarbeiten, praktische Projektumsetzung begleitet mit Übungen und Coaching.

Endprüfung

Praktisches Projekt in der Kleingruppe

- Mathematical Basics of AI and Data Science- Linear Algebra

- Probability Theory and Statistics

- Optimization

- Introduction to Artificial Intelligence- Problem Solving and Heuristic Search

- Logic and Knowledge Representation

- Planning, Learning and Decision Making under Uncertainty

- Data Science and Machine Learning Fundamentals- Data Collection, Cleaning, Filtering

- Model Building

- Model Evaluation

- Definition of Machine Learning and classes of Machine Learning Algorithms

- Machine Learning Classifiers

- Evaluation of Machine Learning Algorithms

- Lecture

- Group work (project)

- Practical exercises

- Continuous Discussion and feedback

Immanente Leistungsüberprüfung

- Project work

- Exercises during lectures

- Final written exam

Die Studierenden wenden die erworbenen Fähigkeiten an, um ein Projekt koordiniert und strukturiert abzuwickeln. Dabei definieren sie selbständig konkrete Teilziele im Projekt. Fundiertes theoretisches Vorgehen wird somit mit praktischer Anwendung kombiniert angewendet. Die Mitarbeit an einem industriellen F&E Projekt bzw. an aktuellen Problemstellungen im Rahmen der F&E Tätigkeit der FH ist möglich.

Gruppenarbeiten, praktische Projektumsetzung begleitet mit Übungen und Coaching.

Endprüfung

Praktisches Projekt in der Kleingruppe