DI Dr. techn. Mugdim Bublin Lehre und Forschung Stadt Wien Stiftungsprofessur für Artificial Intelligence mugdim.bublin@fh-campuswien.ac.at T: +43 1 606 68 77-2133 F: +43 1 606 68 77-2139 Raum: B.3.14 Favoritenstraße 226 1100 WienPersönlicher WebspaceLehrveranstaltungen 2020/21Technik> Deep Learning and Virtual Reality Wahlpflichtmodul… Software Design and Engineering moreDeep Learning and Virtual Reality Wahlpflichtmodul MODUL3SWS6ECTS> Software Engineering Project 1 UE Software Design and Engineering moreSoftware Engineering Project 1 UEVortragende: DI Dr. techn. Mugdim Bublin, FH-Hon.Prof. Priv.-Doz. Mag. DI. DI. Dr.techn. Karl Michael Göschka, DI Jochen Hense, MBA, Dipl.-Ing. Heimo Hirner, FH-Prof. DI Dr. Igor Miladinovic, Mag. Dipl.-Ing. Dr.techn. Wolfgang Radinger-Peer, MBA, FH-Prof.in Mag.a Dr.in Sigrid Schefer-Wenzl, MSc BSc, Bernhard Taufner, BSc, MSc1SWS5ECTSLehrinhalteSoftware Engineering Projekt 1 ermöglicht Studierenden, das im Studium erworbene Wissen in einem konkreten Projekt umzusetzen. Im ersten Semester wird ein konkretes Problem analysiert und unter Anwendung von Methoden des Advanced Projektmanagements ein Design für die Software Lösung ausgearbeitet. Diese Lösung wird dann im Software Projekt im zweiten Semester implementiert. Die LV deckt insbesondere die folgenden Inhalte ab: - Anwendung vom modernen Projektmanagementmethoden an einem konkreten Projekt - Formulierung, Klassifizierung und Priorisierung von Requirements für eine konkrete Problemstellung - Verwendung von UML Diagrammen (Use Case, Klassen-, Aktivitäts- und Sequenzdiagrammen) für Software Design Entwurf, um Requirements zu erfüllen - Strukturierte und standardisierte Dokumentation von Ergebnissen als ein High Level Design Dokument, das als Basis für die Implementierung dient.PrüfungsmodusEndprüfung Modulprüfung, ProjektabgabeLehr- und LernmethodeGruppenarbeiten, praktische Projektumsetzung begleitet mit Übungen und CoachingSpracheDeutsch> Software Engineering Project 2 UE Software Design and Engineering moreSoftware Engineering Project 2 UEVortragende: DI Dr. techn. Mugdim Bublin, FH-Hon.Prof. Priv.-Doz. Mag. DI. DI. Dr.techn. Karl Michael Göschka, DI Jochen Hense, MBA, Dipl.-Ing. Heimo Hirner, FH-Prof. DI Dr. Igor Miladinovic, Mag. Dipl.-Ing. Dr.techn. Wolfgang Radinger-Peer, MBA, FH-Prof.in Mag.a Dr.in Sigrid Schefer-Wenzl, MSc BSc, Bernhard Taufner, BSc, MSc1SWS5ECTSLehrinhalteSoftware Engineering Projekt 2 ermöglicht Studierenden, das im Studium erworbene Wissen in einem konkreten Projekt umzusetzen. Im zweiten Semester wird ausgehend von Anforderungen und Designentwurf aus dem Software Design Projekt im ersten Semester die Software Lösung unter Anwendung von modernen Software Development Methoden und Tools implementiert. Diese implementierte Lösung wird anschließend systematisch getestet und Verbesserungen eingearbeitet. Die LV deckt insbesondere die folgenden Inhalte ab: - Implementierung von Klassen und Datenstrukturen auf Basis vom High Level Design Dokument - Verwendung von Softwarealgorithmen für die Implementierung von Aktivitäts- und Sequenzdiagrammen - Definition und Priorisierung von Testfällen unter Berücksichtigung von Anforderungen - Durchführung von Testszenarien mit aktuellen TestwerkzeugenPrüfungsmodusImmanente Leistungsüberprüfung Modulprüfung, Projektabgabe.Lehr- und LernmethodeGruppenarbeiten, praktische Projektumsetzung begleitet mit Übungen und CoachingSpracheDeutsch> Introduction to AI and Data Science ILV Computer Science and Digital Communications moreIntroduction to AI and Data Science ILVVortragende: DI Dr. techn. Mugdim Bublin, Dr. Christian Steineder3SWS6ECTSLehrinhalte- 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 AlgorithmsPrüfungsmodusImmanente Leistungsüberprüfung - Project work - Exercises during lectures - Final written examLehr- und Lernmethode- Lecture - Group work (project) - Practical exercises - Continuous Discussion and feedbackSpracheEnglisch> Bachelorarbeit 1 SE Computer Science and Digital Communications moreBachelorarbeit 1 SEVortragende: DI Dr. techn. Mugdim Bublin, Leon Freudenthaler, BSc MSc, FH-Hon.Prof. Priv.-Doz. Mag. DI. DI. Dr.techn. Karl Michael Göschka, FH-Prof. Dipl.-Ing. Herbert Paulis, Mag. Dipl.-Ing. Dr.techn. Wolfgang Radinger-Peer, MBA, FH-Prof.in Mag.a Dr.in Sigrid Schefer-Wenzl, MSc BSc, Dr. Christian Steineder1SWS4ECTSLehrinhalte- Selbstständige Bearbeitung einer fachlich relevanten Thematik basierend auf den technischen Themen der Wahlpflichtmodule im 4. und 5. Semester auf wissenschaftlichem Niveau unter Anleitung einer Betreuerin/eines Betreuers - Ausarbeitung der Bachelorarbeit 1PrüfungsmodusEndprüfung Approbation der BachelorarbeitLehr- und LernmethodeDurchführung einer praktischen Arbeit und Ausarbeitung als Bachelorarbeit mit Coaching. Studierende präsentieren in regelmäßigen Abständen die aktuelle Fortentwicklung ihrer Bachelorarbeit 1 und stellen diese zur Diskussion.SpracheDeutsch> Wahlfach-Projekt 2 UE Computer Science and Digital Communications moreWahlfach-Projekt 2 UEVortragende: DI Dr. techn. Mugdim Bublin, Leon Freudenthaler, BSc MSc, FH-Hon.Prof. Priv.-Doz. Mag. DI. DI. Dr.techn. Karl Michael Göschka, FH-Prof. Dipl.-Ing. Herbert Paulis, Mag. Dipl.-Ing. Dr.techn. Wolfgang Radinger-Peer, MBA, FH-Prof.in Mag.a Dr.in Sigrid Schefer-Wenzl, MSc BSc, Dr. Christian Steineder2SWS5ECTSLehrinhalteDie 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.PrüfungsmodusEndprüfung Praktisches Projekt in der KleingruppeLehr- und LernmethodeGruppenarbeiten, praktische Projektumsetzung begleitet mit Übungen und Coaching.SpracheDeutsch> Virtual and Augmented Reality ILV Computer Science and Digital Communications moreVirtual and Augmented Reality ILVVortragende: DI Dr. techn. Mugdim Bublin3SWS6ECTSLehrinhalteVirtual 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 ApplikationenPrüfungsmodusEndprüfung GruppenarbeitenLehr- und LernmethodeVortrag, praktische Übungen, Fallstudien, Diskussion der aktuellen Literatur, Implementierung der Algorithmen und ApplikationenSpracheEnglisch> Bachelorarbeit 2 SE Computer Science and Digital Communications moreBachelorarbeit 2 SEVortragende: DI Dr. techn. Mugdim Bublin, Leon Freudenthaler, BSc MSc, FH-Hon.Prof. Priv.-Doz. Mag. DI. DI. Dr.techn. Karl Michael Göschka, FH-Prof. Dipl.-Ing. Dipl.-Ing. Dr. techn. Dr. tech Gernot Kucera, FH-Prof. Dipl.-Ing. Herbert Paulis, Mag. Dipl.-Ing. Dr.techn. Wolfgang Radinger-Peer, MBA, FH-Prof.in Mag.a Dr.in Sigrid Schefer-Wenzl, MSc BSc, Dr. Christian Steineder1SWS6ECTSLehrinhalte- Selbstständige Bearbeitung einer fachlich relevanten Thematik basierend auf den technischen Themen der Wahlpflichtmodule und eventeuell der Bachelorarbeit 1 auf wissenschaftlichem Niveau unter Anleitung einer Betreuerin/eines Betreuers - Ausarbeitung der Bachelorarbeit 2PrüfungsmodusEndprüfung Approbation der BachelorarbeitLehr- und LernmethodeDurchführung einer praktischen Arbeit und Ausarbeitung als Bachelorarbeit mit Coaching. Studierende präsentieren in regelmäßigen Abständen die aktuelle Fortentwicklung ihrer Bachelorarbeit 2 und stellen diese zur Diskussion.SpracheDeutsch> Wahlfach-Projekt 1 UE Computer Science and Digital Communications moreWahlfach-Projekt 1 UEVortragende: DI Dr. techn. Mugdim Bublin, FH-Prof. DI Thomas Fischer, Leon Freudenthaler, BSc MSc, FH-Hon.Prof. Priv.-Doz. Mag. DI. DI. Dr.techn. Karl Michael Göschka, DI Jochen Hense, MBA, Dipl.-Ing. Heimo Hirner, FH-Prof. DI Dr. Igor Miladinovic, Mag. Dipl.-Ing. Dr.techn. Wolfgang Radinger-Peer, MBA, Silvia Schmidt, BSc MSc, Dr. Christian Steineder, Bernhard Taufner, BSc, MSc1SWS4ECTSLehrinhalteDie Studierenden lernen anhand einer praktischen, konkreten Aufgabenstellung, das theoretische Wissen über Projekte und Implementierungen in die Praxis umzusetzen. Sie handeln eigenverantwortlich und selbständig und dokumentieren ihre Arbeit nachvollziehbar und detailliert. Die Mitarbeit an einem industriellen F&E Projekt bzw. an aktuellen Problemstellung im Rahmen der F&E Tätigkeit der FH ist möglich.PrüfungsmodusModulprüfungLehr- und LernmethodeGruppenarbeiten, praktische Projektumsetzung begleitet mit Übungen und Coaching.SpracheDeutsch> Introduction to AI and Data Science ILV Computer Science and Digital Communications moreIntroduction to AI and Data Science ILVVortragende: DI Dr. techn. Mugdim Bublin, Dr. Christian Steineder3SWS6ECTSLehrinhalte- 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 AlgorithmsPrüfungsmodusImmanente Leistungsüberprüfung - Project work - Exercises during lectures - Final written examLehr- und Lernmethode- Lecture - Group work (project) - Practical exercises - Continuous Discussion and feedbackSpracheEnglisch> Bachelorarbeit 1 SE Computer Science and Digital Communications moreBachelorarbeit 1 SEVortragende: DI Dr. techn. Mugdim Bublin, FH-Hon.Prof. Priv.-Doz. Mag. DI. DI. Dr.techn. Karl Michael Göschka, DI Jochen Hense, MBA, Dipl.-Ing. Heimo Hirner, Dipl.-Ing. Manuel Koschuch, Bakk.techn., FH-Prof. DI Dr. Igor Miladinovic, Silvia Schmidt, BSc MSc, Bernhard Taufner, BSc, MSc1SWS4ECTSLehrinhalte- Selbstständige Bearbeitung einer fachlich relevanten Thematik basierend auf den technischen Themen der Wahlpflichtmodule im 4. und 5. Semester auf wissenschaftlichem Niveau unter Anleitung einer Betreuerin/eines Betreuers - Ausarbeitung der Bachelorarbeit 1PrüfungsmodusEndprüfung Approbation der BachelorarbeitLehr- und LernmethodeDurchführung einer praktischen Arbeit und Ausarbeitung als Bachelorarbeit mit Coaching. Studierende präsentieren in regelmäßigen Abständen die aktuelle Fortentwicklung ihrer Bachelorarbeit 1 und stellen diese zur Diskussion.SpracheDeutsch> Wahlfach-Projekt 2 UE Computer Science and Digital Communications moreWahlfach-Projekt 2 UEVortragende: DI Dr. techn. Mugdim Bublin, FH-Hon.Prof. Priv.-Doz. Mag. DI. DI. Dr.techn. Karl Michael Göschka, DI Jochen Hense, MBA, Dipl.-Ing. Heimo Hirner, Dipl.-Ing. Manuel Koschuch, Bakk.techn., FH-Prof. DI Dr. Igor Miladinovic, Silvia Schmidt, BSc MSc, Bernhard Taufner, BSc, MSc2SWS5ECTSLehrinhalteDie 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.PrüfungsmodusEndprüfung Praktisches Projekt in der KleingruppeLehr- und LernmethodeGruppenarbeiten, praktische Projektumsetzung begleitet mit Übungen und Coaching.SpracheDeutsch> Virtual and Augmented Reality ILV Computer Science and Digital Communications moreVirtual and Augmented Reality ILVVortragende: DI Dr. techn. Mugdim Bublin3SWS6ECTSLehrinhalteVirtual 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 ApplikationenPrüfungsmodusEndprüfung GruppenarbeitenLehr- und LernmethodeVortrag, praktische Übungen, Fallstudien, Diskussion der aktuellen Literatur, Implementierung der Algorithmen und ApplikationenSpracheEnglisch> Bachelorarbeit 2 SE Computer Science and Digital Communications moreBachelorarbeit 2 SEVortragende: DI Dr. techn. Mugdim Bublin, FH-Hon.Prof. Priv.-Doz. Mag. DI. DI. Dr.techn. Karl Michael Göschka, DI Jochen Hense, MBA, Dipl.-Ing. Heimo Hirner, Dipl.-Ing. Manuel Koschuch, Bakk.techn., FH-Prof. Dipl.-Ing. Dipl.-Ing. Dr. techn. Dr. tech Gernot Kucera, FH-Prof. DI Dr. Igor Miladinovic, Silvia Schmidt, BSc MSc, Bernhard Taufner, BSc, MSc1SWS6ECTSLehrinhalte- Selbstständige Bearbeitung einer fachlich relevanten Thematik basierend auf den technischen Themen der Wahlpflichtmodule und eventeuell der Bachelorarbeit 1 auf wissenschaftlichem Niveau unter Anleitung einer Betreuerin/eines Betreuers - Ausarbeitung der Bachelorarbeit 2PrüfungsmodusEndprüfung Approbation der BachelorarbeitLehr- und LernmethodeDurchführung einer praktischen Arbeit und Ausarbeitung als Bachelorarbeit mit Coaching. Studierende präsentieren in regelmäßigen Abständen die aktuelle Fortentwicklung ihrer Bachelorarbeit 2 und stellen diese zur Diskussion.SpracheDeutsch Studiengänge Computer Science and Digital Communications Bachelorstudium, berufsbegleitendmoreComputer Science and Digital Communications Bachelorstudium, VollzeitmoreSoftware Design and Engineering Masterstudium, berufsbegleitendmore
> Deep Learning and Virtual Reality Wahlpflichtmodul… Software Design and Engineering moreDeep Learning and Virtual Reality Wahlpflichtmodul MODUL3SWS6ECTS
> Software Engineering Project 1 UE Software Design and Engineering moreSoftware Engineering Project 1 UEVortragende: DI Dr. techn. Mugdim Bublin, FH-Hon.Prof. Priv.-Doz. Mag. DI. DI. Dr.techn. Karl Michael Göschka, DI Jochen Hense, MBA, Dipl.-Ing. Heimo Hirner, FH-Prof. DI Dr. Igor Miladinovic, Mag. Dipl.-Ing. Dr.techn. Wolfgang Radinger-Peer, MBA, FH-Prof.in Mag.a Dr.in Sigrid Schefer-Wenzl, MSc BSc, Bernhard Taufner, BSc, MSc1SWS5ECTSLehrinhalteSoftware Engineering Projekt 1 ermöglicht Studierenden, das im Studium erworbene Wissen in einem konkreten Projekt umzusetzen. Im ersten Semester wird ein konkretes Problem analysiert und unter Anwendung von Methoden des Advanced Projektmanagements ein Design für die Software Lösung ausgearbeitet. Diese Lösung wird dann im Software Projekt im zweiten Semester implementiert. Die LV deckt insbesondere die folgenden Inhalte ab: - Anwendung vom modernen Projektmanagementmethoden an einem konkreten Projekt - Formulierung, Klassifizierung und Priorisierung von Requirements für eine konkrete Problemstellung - Verwendung von UML Diagrammen (Use Case, Klassen-, Aktivitäts- und Sequenzdiagrammen) für Software Design Entwurf, um Requirements zu erfüllen - Strukturierte und standardisierte Dokumentation von Ergebnissen als ein High Level Design Dokument, das als Basis für die Implementierung dient.PrüfungsmodusEndprüfung Modulprüfung, ProjektabgabeLehr- und LernmethodeGruppenarbeiten, praktische Projektumsetzung begleitet mit Übungen und CoachingSpracheDeutsch
> Software Engineering Project 2 UE Software Design and Engineering moreSoftware Engineering Project 2 UEVortragende: DI Dr. techn. Mugdim Bublin, FH-Hon.Prof. Priv.-Doz. Mag. DI. DI. Dr.techn. Karl Michael Göschka, DI Jochen Hense, MBA, Dipl.-Ing. Heimo Hirner, FH-Prof. DI Dr. Igor Miladinovic, Mag. Dipl.-Ing. Dr.techn. Wolfgang Radinger-Peer, MBA, FH-Prof.in Mag.a Dr.in Sigrid Schefer-Wenzl, MSc BSc, Bernhard Taufner, BSc, MSc1SWS5ECTSLehrinhalteSoftware Engineering Projekt 2 ermöglicht Studierenden, das im Studium erworbene Wissen in einem konkreten Projekt umzusetzen. Im zweiten Semester wird ausgehend von Anforderungen und Designentwurf aus dem Software Design Projekt im ersten Semester die Software Lösung unter Anwendung von modernen Software Development Methoden und Tools implementiert. Diese implementierte Lösung wird anschließend systematisch getestet und Verbesserungen eingearbeitet. Die LV deckt insbesondere die folgenden Inhalte ab: - Implementierung von Klassen und Datenstrukturen auf Basis vom High Level Design Dokument - Verwendung von Softwarealgorithmen für die Implementierung von Aktivitäts- und Sequenzdiagrammen - Definition und Priorisierung von Testfällen unter Berücksichtigung von Anforderungen - Durchführung von Testszenarien mit aktuellen TestwerkzeugenPrüfungsmodusImmanente Leistungsüberprüfung Modulprüfung, Projektabgabe.Lehr- und LernmethodeGruppenarbeiten, praktische Projektumsetzung begleitet mit Übungen und CoachingSpracheDeutsch
> Introduction to AI and Data Science ILV Computer Science and Digital Communications moreIntroduction to AI and Data Science ILVVortragende: DI Dr. techn. Mugdim Bublin, Dr. Christian Steineder3SWS6ECTSLehrinhalte- 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 AlgorithmsPrüfungsmodusImmanente Leistungsüberprüfung - Project work - Exercises during lectures - Final written examLehr- und Lernmethode- Lecture - Group work (project) - Practical exercises - Continuous Discussion and feedbackSpracheEnglisch
> Bachelorarbeit 1 SE Computer Science and Digital Communications moreBachelorarbeit 1 SEVortragende: DI Dr. techn. Mugdim Bublin, Leon Freudenthaler, BSc MSc, FH-Hon.Prof. Priv.-Doz. Mag. DI. DI. Dr.techn. Karl Michael Göschka, FH-Prof. Dipl.-Ing. Herbert Paulis, Mag. Dipl.-Ing. Dr.techn. Wolfgang Radinger-Peer, MBA, FH-Prof.in Mag.a Dr.in Sigrid Schefer-Wenzl, MSc BSc, Dr. Christian Steineder1SWS4ECTSLehrinhalte- Selbstständige Bearbeitung einer fachlich relevanten Thematik basierend auf den technischen Themen der Wahlpflichtmodule im 4. und 5. Semester auf wissenschaftlichem Niveau unter Anleitung einer Betreuerin/eines Betreuers - Ausarbeitung der Bachelorarbeit 1PrüfungsmodusEndprüfung Approbation der BachelorarbeitLehr- und LernmethodeDurchführung einer praktischen Arbeit und Ausarbeitung als Bachelorarbeit mit Coaching. Studierende präsentieren in regelmäßigen Abständen die aktuelle Fortentwicklung ihrer Bachelorarbeit 1 und stellen diese zur Diskussion.SpracheDeutsch
> Wahlfach-Projekt 2 UE Computer Science and Digital Communications moreWahlfach-Projekt 2 UEVortragende: DI Dr. techn. Mugdim Bublin, Leon Freudenthaler, BSc MSc, FH-Hon.Prof. Priv.-Doz. Mag. DI. DI. Dr.techn. Karl Michael Göschka, FH-Prof. Dipl.-Ing. Herbert Paulis, Mag. Dipl.-Ing. Dr.techn. Wolfgang Radinger-Peer, MBA, FH-Prof.in Mag.a Dr.in Sigrid Schefer-Wenzl, MSc BSc, Dr. Christian Steineder2SWS5ECTSLehrinhalteDie 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.PrüfungsmodusEndprüfung Praktisches Projekt in der KleingruppeLehr- und LernmethodeGruppenarbeiten, praktische Projektumsetzung begleitet mit Übungen und Coaching.SpracheDeutsch
> Virtual and Augmented Reality ILV Computer Science and Digital Communications moreVirtual and Augmented Reality ILVVortragende: DI Dr. techn. Mugdim Bublin3SWS6ECTSLehrinhalteVirtual 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 ApplikationenPrüfungsmodusEndprüfung GruppenarbeitenLehr- und LernmethodeVortrag, praktische Übungen, Fallstudien, Diskussion der aktuellen Literatur, Implementierung der Algorithmen und ApplikationenSpracheEnglisch
> Bachelorarbeit 2 SE Computer Science and Digital Communications moreBachelorarbeit 2 SEVortragende: DI Dr. techn. Mugdim Bublin, Leon Freudenthaler, BSc MSc, FH-Hon.Prof. Priv.-Doz. Mag. DI. DI. Dr.techn. Karl Michael Göschka, FH-Prof. Dipl.-Ing. Dipl.-Ing. Dr. techn. Dr. tech Gernot Kucera, FH-Prof. Dipl.-Ing. Herbert Paulis, Mag. Dipl.-Ing. Dr.techn. Wolfgang Radinger-Peer, MBA, FH-Prof.in Mag.a Dr.in Sigrid Schefer-Wenzl, MSc BSc, Dr. Christian Steineder1SWS6ECTSLehrinhalte- Selbstständige Bearbeitung einer fachlich relevanten Thematik basierend auf den technischen Themen der Wahlpflichtmodule und eventeuell der Bachelorarbeit 1 auf wissenschaftlichem Niveau unter Anleitung einer Betreuerin/eines Betreuers - Ausarbeitung der Bachelorarbeit 2PrüfungsmodusEndprüfung Approbation der BachelorarbeitLehr- und LernmethodeDurchführung einer praktischen Arbeit und Ausarbeitung als Bachelorarbeit mit Coaching. Studierende präsentieren in regelmäßigen Abständen die aktuelle Fortentwicklung ihrer Bachelorarbeit 2 und stellen diese zur Diskussion.SpracheDeutsch
> Wahlfach-Projekt 1 UE Computer Science and Digital Communications moreWahlfach-Projekt 1 UEVortragende: DI Dr. techn. Mugdim Bublin, FH-Prof. DI Thomas Fischer, Leon Freudenthaler, BSc MSc, FH-Hon.Prof. Priv.-Doz. Mag. DI. DI. Dr.techn. Karl Michael Göschka, DI Jochen Hense, MBA, Dipl.-Ing. Heimo Hirner, FH-Prof. DI Dr. Igor Miladinovic, Mag. Dipl.-Ing. Dr.techn. Wolfgang Radinger-Peer, MBA, Silvia Schmidt, BSc MSc, Dr. Christian Steineder, Bernhard Taufner, BSc, MSc1SWS4ECTSLehrinhalteDie Studierenden lernen anhand einer praktischen, konkreten Aufgabenstellung, das theoretische Wissen über Projekte und Implementierungen in die Praxis umzusetzen. Sie handeln eigenverantwortlich und selbständig und dokumentieren ihre Arbeit nachvollziehbar und detailliert. Die Mitarbeit an einem industriellen F&E Projekt bzw. an aktuellen Problemstellung im Rahmen der F&E Tätigkeit der FH ist möglich.PrüfungsmodusModulprüfungLehr- und LernmethodeGruppenarbeiten, praktische Projektumsetzung begleitet mit Übungen und Coaching.SpracheDeutsch
> Introduction to AI and Data Science ILV Computer Science and Digital Communications moreIntroduction to AI and Data Science ILVVortragende: DI Dr. techn. Mugdim Bublin, Dr. Christian Steineder3SWS6ECTSLehrinhalte- 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 AlgorithmsPrüfungsmodusImmanente Leistungsüberprüfung - Project work - Exercises during lectures - Final written examLehr- und Lernmethode- Lecture - Group work (project) - Practical exercises - Continuous Discussion and feedbackSpracheEnglisch
> Bachelorarbeit 1 SE Computer Science and Digital Communications moreBachelorarbeit 1 SEVortragende: DI Dr. techn. Mugdim Bublin, FH-Hon.Prof. Priv.-Doz. Mag. DI. DI. Dr.techn. Karl Michael Göschka, DI Jochen Hense, MBA, Dipl.-Ing. Heimo Hirner, Dipl.-Ing. Manuel Koschuch, Bakk.techn., FH-Prof. DI Dr. Igor Miladinovic, Silvia Schmidt, BSc MSc, Bernhard Taufner, BSc, MSc1SWS4ECTSLehrinhalte- Selbstständige Bearbeitung einer fachlich relevanten Thematik basierend auf den technischen Themen der Wahlpflichtmodule im 4. und 5. Semester auf wissenschaftlichem Niveau unter Anleitung einer Betreuerin/eines Betreuers - Ausarbeitung der Bachelorarbeit 1PrüfungsmodusEndprüfung Approbation der BachelorarbeitLehr- und LernmethodeDurchführung einer praktischen Arbeit und Ausarbeitung als Bachelorarbeit mit Coaching. Studierende präsentieren in regelmäßigen Abständen die aktuelle Fortentwicklung ihrer Bachelorarbeit 1 und stellen diese zur Diskussion.SpracheDeutsch
> Wahlfach-Projekt 2 UE Computer Science and Digital Communications moreWahlfach-Projekt 2 UEVortragende: DI Dr. techn. Mugdim Bublin, FH-Hon.Prof. Priv.-Doz. Mag. DI. DI. Dr.techn. Karl Michael Göschka, DI Jochen Hense, MBA, Dipl.-Ing. Heimo Hirner, Dipl.-Ing. Manuel Koschuch, Bakk.techn., FH-Prof. DI Dr. Igor Miladinovic, Silvia Schmidt, BSc MSc, Bernhard Taufner, BSc, MSc2SWS5ECTSLehrinhalteDie 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.PrüfungsmodusEndprüfung Praktisches Projekt in der KleingruppeLehr- und LernmethodeGruppenarbeiten, praktische Projektumsetzung begleitet mit Übungen und Coaching.SpracheDeutsch
> Virtual and Augmented Reality ILV Computer Science and Digital Communications moreVirtual and Augmented Reality ILVVortragende: DI Dr. techn. Mugdim Bublin3SWS6ECTSLehrinhalteVirtual 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 ApplikationenPrüfungsmodusEndprüfung GruppenarbeitenLehr- und LernmethodeVortrag, praktische Übungen, Fallstudien, Diskussion der aktuellen Literatur, Implementierung der Algorithmen und ApplikationenSpracheEnglisch
> Bachelorarbeit 2 SE Computer Science and Digital Communications moreBachelorarbeit 2 SEVortragende: DI Dr. techn. Mugdim Bublin, FH-Hon.Prof. Priv.-Doz. Mag. DI. DI. Dr.techn. Karl Michael Göschka, DI Jochen Hense, MBA, Dipl.-Ing. Heimo Hirner, Dipl.-Ing. Manuel Koschuch, Bakk.techn., FH-Prof. Dipl.-Ing. Dipl.-Ing. Dr. techn. Dr. tech Gernot Kucera, FH-Prof. DI Dr. Igor Miladinovic, Silvia Schmidt, BSc MSc, Bernhard Taufner, BSc, MSc1SWS6ECTSLehrinhalte- Selbstständige Bearbeitung einer fachlich relevanten Thematik basierend auf den technischen Themen der Wahlpflichtmodule und eventeuell der Bachelorarbeit 1 auf wissenschaftlichem Niveau unter Anleitung einer Betreuerin/eines Betreuers - Ausarbeitung der Bachelorarbeit 2PrüfungsmodusEndprüfung Approbation der BachelorarbeitLehr- und LernmethodeDurchführung einer praktischen Arbeit und Ausarbeitung als Bachelorarbeit mit Coaching. Studierende präsentieren in regelmäßigen Abständen die aktuelle Fortentwicklung ihrer Bachelorarbeit 2 und stellen diese zur Diskussion.SpracheDeutsch