Vorlesungsverzeichnis

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Lehrveranstaltungen

Digitale Transformation (Vorlesung/Übung)

Dozent/in: Paul Drews, Markus Zimmer

Termin:
wöchentlich | Dienstag | 14:15 - 16:45 | 02.04.2024 - 05.07.2024 | C 7.319 Seminarraum

Inhalt: In dieser Veranstaltung setzen wir uns intensiv mit der Digitalen Transformation von Organisationen / Unternehmen auseinander. Hierfür schauen wir uns neben den Treibern und den Technologien auch Methoden zur Transformation an. Themenauswahl: - Treiber der Digitalen Transformation - Digitale Transformation von Individuen, Organisationen und Gesellschaft - IT-Innovationen / Digitale Technologien - Methoden der Digitalen Transformation - Werkzeuge zur Digitalen Transformation - Change Management - Fallbeispiele zur Digitalen Transformation - Auswirkungen der Digitalen Transformation in verschiedenen Branchen - Nachhaltige / wertorientierte Digitale Transformation - Theorien zur Digitalen Transformation - Aktueller Stand der Forschung zur Digitalen Transformation

Maschinelles Lernen und das Quantified Self (Vorlesung/Übung)

Dozent/in: Burkhardt Funk

Termin:
wöchentlich | Dienstag | 12:15 - 13:45 | 02.04.2024 - 05.07.2024 | C 6.321 Seminarraum
14-täglich | Donnerstag | 12:15 - 13:45 | 02.04.2024 - 05.07.2024 | C 6.321 Seminarraum

Inhalt: Unter dem Begriff Quantified Self vermessen Menschen ihre Aktivitäten, ihre physiologischen und psychischen Eigenschaften sowie ihren sozialen Kontext. Dazu werden u.a. Daten genutzt, die mit Hilfe von Smartphones und Wearables erhoben werden. In der Veranstaltung werden wir das Phänomen Quantified Self und die methodischen Grundlagen zur Erhebung und Analyse von Sensordaten behandeln. Nach einer einführenden Vorlesungsreihe werden Sie ein selbst gewähltes Projekt durchführen, in dem Sie die zuvor erlernten Kenntnisse anwenden und ausbauen. In den bisherigen Kursen haben Studierende mit Hilfe von Sensordaten z.B. an folgenden Projekten gearbeitet: Erkennung von Oberflächen, auf denen eine Person geht; Erkennung von Fußballtricks, die ein Spieler ausführt; Bestimmung von Sitzhaltungen; Erklärung des Blutzuckerspiegels aufgrund körperlicher Aktivität; Personenidentifikation anhand von Sprachaufnahmen. It'll be fun! Unser Buch (Hoogendoorn & Funk 2018) Machine Learning for the Quantified Self dient als inhaltliche Grundlage des Kurses.

Softwarearchitektur (Vorlesung/Übung)

Dozent/in: Thomas Slotos

Termin:
Einzeltermin | Fr, 12.04.2024, 14:15 - Fr, 12.04.2024, 17:45 | C 7.013 Seminarraum | Ich benötige Beamer und Tafel
Einzeltermin | Fr, 19.04.2024, 14:15 - Fr, 19.04.2024, 17:45 | C 7.013 Seminarraum | Ich benötige Beamer und Tafel
Einzeltermin | Sa, 20.04.2024, 08:15 - Sa, 20.04.2024, 17:45 | C 7.013 Seminarraum | Ich benötige Beamer und Tafel
Einzeltermin | Fr, 03.05.2024, 14:15 - Fr, 03.05.2024, 17:45 | C 7.013 Seminarraum | Ich benötige Beamer und Tafel
Einzeltermin | Sa, 04.05.2024, 08:15 - Sa, 04.05.2024, 17:45 | C 7.013 Seminarraum | Ich benötige Beamer und Tafel
Einzeltermin | Sa, 25.05.2024, 08:15 - Sa, 25.05.2024, 17:45 | C 7.013 Seminarraum | Ich benötige Beamer und Tafel

Inhalt: Die Vorlesung gibt einen Überblick über den architektonischen Aufbau von Software unter Verwendung von Entwurfs- und Architekturmustern. Anhand einer vorgegebenen Projektaufgabe wird inkrementell/iterativ und testgetrieben die Softwarearchitektur entwickelt. Als allgemeine Grundlage zur Softwarearchitektur dient ein Überblick über die Facetten wie z.B. Architekturaufgaben, -tools, -muster, und -sprachen.