Je nach Studiengang und Abschluss
Ein CP bzw. LP = 30h aufzuwendende Zeit
Bachelor und Master-Studierende der Studiengänge Informatik, Wirtschaftsinformatik und IST mit Interesse an wissenschaftlichem Arbeiten.
Die Seminarvergabe erfolgt über Stud.IP. Die Veranstaltung ist auf maximal 12 Teilnehmer begrenzt!
| Thema | Tag | Datum | Uhrzeit |
|---|---|---|---|
| Kick-Off & Themenvorstellung | Montag | 21.10.2024 | 09:45 - 11:15 Uhr |
| Präsentationstechniken | Montag | 28.10.2024 | 09:45 - 11:15 Uhr |
| Wissenschaftliches & kritisches Arbeiten | Montag | 04.11.2024 | 09:45 - 11:15 Uhr |
Machine Learning (ML) hat sich zu einer der bedeutendsten Gebiete der Informatik entwickelt. Um die immensen Daten und Berechnungen von ML möglichst schnell und effizient bewältigen zu können, braucht es spezielle Hardware für das Training und die Inferenz in maschinellen Lernsystemen. Machine Learning Algorithmen werden dazu häufig noch auf CPUs und GPUs ineffizient berechnet. Aufkommende, performante und effiziente ML-Hardwarearchitekturen, die meist auf FPGA oder ASIC basieren, werden in diesem Kurs untersucht. Die Studenten befassen sich mithilfe von wissenschaftlichen Papern ausgiebig mit einem Thema aus der aktuellen Forschung.
Zu den möglichen Themen zählen:
In dem Seminar Technische Informatik setzen sich die Studierenden selbständig mit
einem vorgegebenem Thema auseinander. Dabei gelten folgende Bewertungskriten:
Die Teilnahme an der Diskussion an den Präsentationen der anderen Studierenden wird erwartet und fliest teilweise in die Notenbildung ein
Die Veranstaltung wird in Präsenz im Institut im Raum 262A (2. OG, Informatikzentrum, Mühlenpfordtstr. 23) stattfinden.
Raumänderungen werden rechtzeitig über StudIP angekündigt.