Personendetails

Studierende arbeiten individuell oder in Kleingruppen an Projekten mit Bezug zu Software Design und Software Engineering Technologien und Anwendungen im Kontext hochschulischer F&E-Aktivitäten oder im Rahmen ihrer individuellen Berufstätigkeit. Diese Projekte stellen in weiterer Folge die praxisrelevante Basis für die Masterarbeiten dar.

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Immanente Leistungsüberprüfung

Projektfortschritt, Funktionsnachweis, Projektpräsentation

Grundlagen

- Softwareprojekte benötigen heutzutage Teamwork: Teams & IT-Projekt-Vorgehensmodelle, Teams & moderne Software-Entwicklungsprozesse

- Kennzeichen und Erfolgskriterien von Teamarbeit

Teamentwicklung

- Phasenmodelle & Teamrollen

- Persönlichkeitsstrukturen & persönliche Entwicklungspotentiale

- Teamkultur, Teamregeln & Zielvereinbarungen

- Feedback geben und Feedback annehmen, Retrospektiven

- Veränderung & Emotionen

- Kommunikation & Information: Lösungsansätze aus der klassischen und agilen Softwareprojekt-Welt

- Führung in der „IT-Welt“; Generation Y,Z, Alpha & Co?

Probleme und Störungen in Teams

- Konflikte, Konfliktgespräche und Lösungsstrategien

- Interventionstechniken und Gruppen-Mediation: was tun wenn es knistert?

- Psychological Safety; Kennzeichen und Messung von „Teamqualität“

Theorie-Vorlesungsblöcke inklusive ScreenCasts (Kurzvideos). Praktische Übungen mit Rollenspielen bzw. Fallbeispielen. Vernetzung mit den Softwareprojekten der LV Programmierung 1, um das Gelernte aus der LV Teamarbeit bereits bei diesen Projekten anwenden zu können.

Endprüfung

Virtual und Augmented Reality umfassen Methoden zu Erweiterung der realen Inhalte, um durch intelligente Algorithmen kontextabhängigeInformationen zur Verfügung zu stellen. Virtual und Augmented Reality werden in verschiedenen Bereichen eingesetzt, wie zum Beispiel: Medizin, Industrie, Unterricht, Tourismus und Computerspiele. Um Virtual und Augmented Reality zu ermöglichen, spielen die Methoden der Künstliche Intelligenz und Machine Learning insbesondere Deep Learning eine sehr wichtige Rolle. Virtual und Augmented Reality sind wichtige Komponenten der Cyber-Physical Systeme, die wiederum die Grundlagen für die Digitalisierung und Industrie 4.0 bilden.

Die LV deckt insbesondere die folgenden Inhalte ab:

- Anwendungsbeispiele zu Virtual und Augmented Reality

- Anforderungen an Augmented Reality and Deep Learning Applikationen

- Displays, Kameras und andere Sensoren für Virtual und Augmented Reality

- Kalibrierung und Filterung

- Computer Vision Algorithmen zu Objekt und Szene Erkennung

- Lokalisierung, Tracking und Navigation

- Deep Learning Algorithmen und Netzarchitekturen, insbesondere CNN und RNN

- Einsatz von Deep Learning Algorithmen in Virtual und Augmented Reality Applikationen

Vortrag, praktische Übungen, Fallstudien, Diskussion der aktuellen Literatur, Implementierung der Algorithmen und Applikationen

Endprüfung

Gruppenarbeiten

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

Grundlagen

- Softwareprojekte benötigen heutzutage Teamwork: Teams & IT-Projekt-Vorgehensmodelle, Teams & moderne Software-Entwicklungsprozesse

- Kennzeichen und Erfolgskriterien von Teamarbeit

Teamentwicklung

- Phasenmodelle & Teamrollen

- Persönlichkeitsstrukturen & persönliche Entwicklungspotentiale

- Teamkultur, Teamregeln & Zielvereinbarungen

- Feedback geben und Feedback annehmen, Retrospektiven

- Veränderung & Emotionen

- Kommunikation & Information: Lösungsansätze aus der klassischen und agilen Softwareprojekt-Welt

- Führung in der „IT-Welt“; Generation Y,Z, Alpha & Co?

Probleme und Störungen in Teams

- Konflikte, Konfliktgespräche und Lösungsstrategien

- Interventionstechniken und Gruppen-Mediation: was tun wenn es knistert?

- Psychological Safety; Kennzeichen und Messung von „Teamqualität“

Theorie-Vorlesungsblöcke inklusive ScreenCasts (Kurzvideos). Praktische Übungen mit Rollenspielen bzw. Fallbeispielen. Vernetzung mit den Softwareprojekten der LV Programmierung 1, um das Gelernte aus der LV Teamarbeit bereits bei diesen Projekten anwenden zu können.

Endprüfung

Virtual und Augmented Reality umfassen Methoden zu Erweiterung der realen Inhalte, um durch intelligente Algorithmen kontextabhängigeInformationen zur Verfügung zu stellen. Virtual und Augmented Reality werden in verschiedenen Bereichen eingesetzt, wie zum Beispiel: Medizin, Industrie, Unterricht, Tourismus und Computerspiele. Um Virtual und Augmented Reality zu ermöglichen, spielen die Methoden der Künstliche Intelligenz und Machine Learning insbesondere Deep Learning eine sehr wichtige Rolle. Virtual und Augmented Reality sind wichtige Komponenten der Cyber-Physical Systeme, die wiederum die Grundlagen für die Digitalisierung und Industrie 4.0 bilden.

Die LV deckt insbesondere die folgenden Inhalte ab:

- Anwendungsbeispiele zu Virtual und Augmented Reality

- Anforderungen an Augmented Reality and Deep Learning Applikationen

- Displays, Kameras und andere Sensoren für Virtual und Augmented Reality

- Kalibrierung und Filterung

- Computer Vision Algorithmen zu Objekt und Szene Erkennung

- Lokalisierung, Tracking und Navigation

- Deep Learning Algorithmen und Netzarchitekturen, insbesondere CNN und RNN

- Einsatz von Deep Learning Algorithmen in Virtual und Augmented Reality Applikationen

Vortrag, praktische Übungen, Fallstudien, Diskussion der aktuellen Literatur, Implementierung der Algorithmen und Applikationen

Endprüfung

Gruppenarbeiten

- Bildentstehung (Projektive Geometrie, Beleuchtung)

- Bildverarbeitung / Merkmalsbeschreibung

- Bildverzerrung

- Neuronale Netze zur Bildverarbeitung und deren Anwendungen

- Verarbeitung bewegter Bilder

Immanenter Prüfungscharakter

Immanente Leistungsüberprüfung

Einzel- und Gruppenarbeiten