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DI Dr. techn. Mugdim Bublin

Lehre und Forschung
Stadt Wien Stiftungsprofessur für Artificial Intelligence


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Lehrveranstaltungen 2020/21

Technik

> Deep Learning and Virtual Reality Wahlpflichtmodul…
Software Design and Engineering more

Deep Learning and Virtual Reality Wahlpflichtmodul MODUL

3SWS
6ECTS
> Software Engineering Project 1 UE
Software Design and Engineering more

Software Engineering Project 1 UE

Vortragende: DI Dr. techn. Mugdim Bublin, FH-Prof. FH-Hon.Prof. Priv.-Doz. Mag. DI. DI. Dr.techn. Karl Michael Göschka, DI Jochen Hense, MBA, FH-Prof. 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, MSc

1SWS
5ECTS

Lehrinhalte

Software 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.

Prüfungsmodus

Endprüfung
Modulprüfung, Projektabgabe

Lehr- und Lernmethode

Gruppenarbeiten, praktische Projektumsetzung begleitet mit Übungen und Coaching

Sprache

Deutsch

> Software Engineering Project 2 UE
Software Design and Engineering more

Software Engineering Project 2 UE

Vortragende: DI Dr. techn. Mugdim Bublin, FH-Prof. FH-Hon.Prof. Priv.-Doz. Mag. DI. DI. Dr.techn. Karl Michael Göschka, DI Jochen Hense, MBA, FH-Prof. 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, MSc

1SWS
5ECTS

Lehrinhalte

Software 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 Testwerkzeugen

Prüfungsmodus

Immanente Leistungsüberprüfung
Modulprüfung, Projektabgabe.

Lehr- und Lernmethode

Gruppenarbeiten, praktische Projektumsetzung begleitet mit Übungen und Coaching

Sprache

Deutsch

> Introduction to AI and Data Science ILV
Computer Science and Digital Communications more

Introduction to AI and Data Science ILV

Vortragende: DI Dr. techn. Mugdim Bublin, Dr. Christian Steineder

3SWS
6ECTS

Lehrinhalte

- 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

Prüfungsmodus

Immanente Leistungsüberprüfung
- Project work
- Exercises during lectures
- Final written exam

Lehr- und Lernmethode

- Lecture
- Group work (project)
- Practical exercises
- Continuous Discussion and feedback

Sprache

Englisch

> Virtual and Augmented Reality ILV
Computer Science and Digital Communications more

Virtual and Augmented Reality ILV

Vortragende: DI Dr. techn. Mugdim Bublin

3SWS
6ECTS

Lehrinhalte

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

Prüfungsmodus

Endprüfung
Gruppenarbeiten

Lehr- und Lernmethode

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

Sprache

Englisch

> Introduction to AI and Data Science ILV
Computer Science and Digital Communications more

Introduction to AI and Data Science ILV

Vortragende: DI Dr. techn. Mugdim Bublin, Dr. Christian Steineder

3SWS
6ECTS

Lehrinhalte

- 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

Prüfungsmodus

Immanente Leistungsüberprüfung
- Project work
- Exercises during lectures
- Final written exam

Lehr- und Lernmethode

- Lecture
- Group work (project)
- Practical exercises
- Continuous Discussion and feedback

Sprache

Englisch

> Virtual and Augmented Reality ILV
Computer Science and Digital Communications more

Virtual and Augmented Reality ILV

Vortragende: DI Dr. techn. Mugdim Bublin

3SWS
6ECTS

Lehrinhalte

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

Prüfungsmodus

Endprüfung
Gruppenarbeiten

Lehr- und Lernmethode

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

Sprache

Englisch

> Wahlfach-Projekt 1 UE
Computer Science and Digital Communications more

Wahlfach-Projekt 1 UE

Vortragende: DI Dr. techn. Mugdim Bublin, FH-Prof. DI Thomas Fischer, Leon Freudenthaler, BSc MSc, FH-Prof. FH-Hon.Prof. Priv.-Doz. Mag. DI. DI. Dr.techn. Karl Michael Göschka, DI Jochen Hense, MBA, FH-Prof. 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, MSc

1SWS
4ECTS

Lehrinhalte

Die 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.

Prüfungsmodus

Modulprüfung

Lehr- und Lernmethode

Gruppenarbeiten, praktische Projektumsetzung begleitet mit Übungen und Coaching.

Sprache

Deutsch

> Bachelorarbeit 1 SE
Computer Science and Digital Communications more

Bachelorarbeit 1 SE

Vortragende: DI Dr. techn. Mugdim Bublin, FH-Prof. FH-Hon.Prof. Priv.-Doz. Mag. DI. DI. Dr.techn. Karl Michael Göschka, DI Jochen Hense, MBA, FH-Prof. Dipl.-Ing. Heimo Hirner, Dipl.-Ing. Manuel Koschuch, Bakk.techn., FH-Prof. DI Dr. Igor Miladinovic, Silvia Schmidt, BSc MSc, Bernhard Taufner, BSc, MSc

1SWS
4ECTS

Lehrinhalte

- 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 1

Prüfungsmodus

Endprüfung
Approbation der Bachelorarbeit

Lehr- und Lernmethode

Durchführung 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.

Sprache

Deutsch

> Wahlfach-Projekt 2 UE
Computer Science and Digital Communications more

Wahlfach-Projekt 2 UE

Vortragende: DI Dr. techn. Mugdim Bublin, FH-Prof. FH-Hon.Prof. Priv.-Doz. Mag. DI. DI. Dr.techn. Karl Michael Göschka, DI Jochen Hense, MBA, FH-Prof. Dipl.-Ing. Heimo Hirner, Dipl.-Ing. Manuel Koschuch, Bakk.techn., FH-Prof. DI Dr. Igor Miladinovic, Silvia Schmidt, BSc MSc, Bernhard Taufner, BSc, MSc

2SWS
5ECTS

Lehrinhalte

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.

Prüfungsmodus

Endprüfung
Praktisches Projekt in der Kleingruppe

Lehr- und Lernmethode

Gruppenarbeiten, praktische Projektumsetzung begleitet mit Übungen und Coaching.

Sprache

Deutsch

> Bachelorarbeit 2 SE
Computer Science and Digital Communications more

Bachelorarbeit 2 SE

Vortragende: DI Dr. techn. Mugdim Bublin, FH-Prof. FH-Hon.Prof. Priv.-Doz. Mag. DI. DI. Dr.techn. Karl Michael Göschka, DI Jochen Hense, MBA, FH-Prof. Dipl.-Ing. Heimo Hirner, Dipl.-Ing. Manuel Koschuch, Bakk.techn., FH-Prof. Dipl.-Ing. Dipl.-Ing. Dr. techn. Dr. tech Gernot Kucera, MA, FH-Prof. DI Dr. Igor Miladinovic, Silvia Schmidt, BSc MSc, Bernhard Taufner, BSc, MSc

1SWS
6ECTS

Lehrinhalte

- 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 2

Prüfungsmodus

Endprüfung
Approbation der Bachelorarbeit

Lehr- und Lernmethode

Durchführung 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.

Sprache

Deutsch

> Bachelorarbeit 1 SE
Computer Science and Digital Communications more

Bachelorarbeit 1 SE

Vortragende: DI Dr. techn. Mugdim Bublin, Leon Freudenthaler, BSc MSc, FH-Prof. 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 Steineder

1SWS
4ECTS

Lehrinhalte

- Selbstständige Bearbeitung einer fachlich relevanten Thematik, primär basierend auf den technischen Themen der Wahlpflichtmodule im 4. und 5. Semester auf wissenschaftlichem Niveau unter Anleitung einer Betreuerin/eines Betreuers
- Ausarbeitung der Bachelorarbeit 1

Prüfungsmodus

Endprüfung
Approbation der Bachelorarbeit

Lehr- und Lernmethode

Durchführung 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.

Sprache

Deutsch

> Wahlfach-Projekt 2 UE
Computer Science and Digital Communications more

Wahlfach-Projekt 2 UE

Vortragende: DI Dr. techn. Mugdim Bublin, Leon Freudenthaler, BSc MSc, FH-Prof. 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 Steineder

2SWS
5ECTS

Lehrinhalte

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.

Prüfungsmodus

Endprüfung
Praktisches Projekt in der Kleingruppe

Lehr- und Lernmethode

Gruppenarbeiten, praktische Projektumsetzung begleitet mit Übungen und Coaching.

Sprache

Deutsch

> Bachelorarbeit 2 SE
Computer Science and Digital Communications more

Bachelorarbeit 2 SE

Vortragende: DI Dr. techn. Mugdim Bublin, Leon Freudenthaler, BSc MSc, FH-Prof. 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, MA, 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 Steineder

1SWS
6ECTS

Lehrinhalte

- 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 2

Prüfungsmodus

Endprüfung
Approbation der Bachelorarbeit

Lehr- und Lernmethode

Durchführung 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.

Sprache

Deutsch

Studiengänge

Computer Science and Digital Communications

Bachelorstudium, berufsbegleitend

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Computer Science and Digital Communications

Bachelorstudium, Vollzeit

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Software Design and Engineering

Masterstudium, berufsbegleitend

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