inkl. Gewichtung *2 Type/scope incl. weighting Zu prüfende Lernziele/Kompetenzen Learning outcomes / competences to be assessed Klausur Klausurteil: Betriebswirtschaft Dauer: 30 Minuten Gewichtung: [...] inkl. Gewichtung *2 Type/scope incl. weighting Zu prüfende Lernziele/Kompetenzen Learning outcomes / competences to be assessed Klausur 90 min. Gewichtung 100% Über die Klausur werden die gesamten [...] inkl. Gewichtung *2 Type/scope incl. weighting Zu prüfende Lernziele/Kompetenzen Learning outcomes / competences to be assessed Kolloquium Gewichtung: 100% Über die Klausur werden die gesamten L

project teams in digital business. They learn to assess speed, adap- tivity, user-centricity and flexibility as key drivers of a changed process management. You will learn to adopt new, dynamic and flexible [...] ung / Internationalität: Course Content Students learn to argue the impact of digitalization on the management of project teams and to apply methods and tools for the analysis, design, imp [...] flexible ways of thinking as a contrast to traditional, planning-oriented project management in order to meet the requi- rements of very high innovation speed and the rapid changes in customer preferences.

teams in digital business. They learn to assess speed, adap- tivity, user-centricity and flexibility as key drivers of a changed process management. You will learn to adopt new, dynamic and flexible [...] ung / Internationalität: Course Content Students learn to argue the impact of digitalization on the management of project teams and to apply methods and tools for the analysis, design, imp [...] flexible ways of thinking as a contrast to traditional, planning-oriented project management in order to meet the requi- rements of very high innovation speed and the rapid changes in customer preferences.

will be on relating theoretical concepts to assessment and evaluation of practices in organizations. Empirical projects will be analyzed to extract lessons learned and suggestions for improvement. Explorations [...] project work is used to test the entire learning content and competency profiles, including the com- petencies for presentation. The assessed discussion contributions serve to dee- pen the understanding [...] you are not eligible to sign up for more than 11 Advanced Modules or more than 4 Soft Skill Modules prior to having completed a minimum of 120 of 150 possible ECTS. According to §6 (2) of the old Study

provided in German up to level B2 . This enables them to attend the lectures offered by the faculty in German. German-speaking students receive comprehensive training in English. In contrast to other bachelor's [...] semesters, in which you will have completed various compulsory modules, you will be able to choose the modules you wish to take from the catalogue of courses offered. In the third and fourth semesters, the [...] The resulting longer period of time in a company offers you the opportunity to establish contacts with potential employers and to lay a good foundation for your professional career at home and abroad. Upon

allows you to set your own priorities in your studies , according to your interests. From the third semester onwards, you can choose from a wide range of possible subjects. You are not limited to the Eng [...] possible to start your studies in the winter or summer semester. Registration deadlines You can register for the winter semester from 1 May to 15 July and for the summer semester from 15 November to 1 March [...] visiting the applicant portal . Admission requirements Do you want to apply for the Technical Engineering degree programme? To be admitted to OTH Amberg-Weiden, you need the general qualification for university

Machine Learning und Data Mining: Verständnis für die Anwendung von Machine-Learning- und Data-Mining-Techniken auf geografische Daten, einschließlich Supervised Learning, Unsupervised Learning, Deep [...] Choroplethenkarten oder interaktive Dashboards. • Geodatenanalyse mit Machine Learning: Anwendung von Machine-Learning-Algorithmen auf geografische Daten zur Vorhersage von Ereignissen, Mustererkennung [...] 60 h Eigenstudium 30 h Prüfungsvorbereitung Lernziele / Qualifikationen des Moduls Learning Outcomes Nach dem erfolgreichen Absolvieren des Moduls verfügen die Studierenden über die folgenden

Dear Students, prof. Fabian Liedl is offering excursions to BHS in Weiherhammer (15.11.) and ZMS in Schwandorf (22.11.). An exciting program awaits the participants on both days: an exclusive tour of the [...] the respective company, a presentation from a company representative and the opportunity to speak directly with the HR department about entry opportunities and careers during an HR session. The excursions [...] free of charge. The bus starts on November 15th at 8:15 a.m. and on November 22nd at 8:30 a.m. The meeting point is outside the OTH cafeteria. The return is planned for around 12:00 p.m. You can register

ce): The students are able to combine knowledge and skills from the basic modules to derive and develop new solutions. The have the competence to discuss issues related to energy storage in interdisciplinary [...] Psychological Association. The Official Guide to APA Style (7th Ed.) Washington. Carlson, K. A. & Winquist, J. R. (2017). An Introduction to Statistics. An Active Learning Approach. SAGE. Creswell, J. W. & Plano [...] Ability to recognise legal problems in energy/environmental law, identification of the most important applicable regulations Independent application of regulations relevant to practice Ability to identify

ungen: 50 h CAD Kurs: 20 h Gesamtaufwand: 150 h Lernziele / Qualifikationen des Moduls Learning Outcomes Nach dem erfolgreichen Absolvieren des Moduls verfügen die Studierenden über die folgenden [...] h Klausurvorbereitung: 30 h Gesamtaufwand: 150 h Lernziele / Qualifikationen des Moduls Learning Outcomes Nach dem erfolgreichen Absolvieren des Moduls verfügen die Studierenden über die folgenden [...] h Klausurvorbereitung: 30 h Gesamtaufwand: 150 h Lernziele / Qualifikationen des Moduls Learning Outcomes Nach dem erfolgreichen Absolvieren des Moduls verfügen die Studierenden über die folgenden

ungen: 50 h CAD Kurs: 20 h Gesamtaufwand: 150 h Lernziele / Qualifikationen des Moduls Learning Outcomes Nach dem erfolgreichen Absolvieren des Moduls verfügen die Studierenden über die folgenden [...] h Klausurvorbereitung: 30 h Gesamtaufwand: 150 h Lernziele / Qualifikationen des Moduls Learning Outcomes Nach dem erfolgreichen Absolvieren des Moduls verfügen die Studierenden über die folgenden [...] h Klausurvorbereitung: 30 h Gesamtaufwand: 150 h Lernziele / Qualifikationen des Moduls Learning Outcomes Nach dem erfolgreichen Absolvieren des Moduls verfügen die Studierenden über die folgenden

Zusammenhang mit Energiespeicherung (Wasserstoff, Elektrolyse, Brennstoffzellen, power to gas, power to liquid, biomass to liquid, CARNOT-Batterie, adiabate Druckluft etc.), Flexibilisierung von Kraft-Wär [...] Nachbereitung Prüfungsvorbereitung = 90 h = 150 h Lernziele / Qualifikationen des Moduls Learning Outcomes Nach dem erfolgreichen Absolvieren des Moduls verfügen die Studierenden über die folgenden [...] Nachbereitung Prüfungsvorbereitung = 90 h = 150 h Lernziele / Qualifikationen des Moduls Learning Outcomes Nach dem erfolgreichen Absolvieren des Moduls verfügen die Studierenden über die folgenden

Zusammenhang mit Energiespeicherung (Wasserstoff, Elektrolyse, Brennstoffzellen, power to gas, power to liquid, biomass to liquid, CARNOT-Batterie, adiabate Druckluft etc.), Flexibilisierung von Kraft-Wär [...] Nachbereitung Prüfungsvorbereitung = 90 h = 150 h Lernziele / Qualifikationen des Moduls Learning Outcomes Nach dem erfolgreichen Absolvieren des Moduls verfügen die Studierenden über die folgenden [...] Nachbereitung Prüfungsvorbereitung = 90 h = 150 h Lernziele / Qualifikationen des Moduls Learning Outcomes Nach dem erfolgreichen Absolvieren des Moduls verfügen die Studierenden über die folgenden

Verfahren (z.B. XAI, Embedded AI, semi-/self-supervised learning, active learning, federated learning, contrastive learning, transfer learning, DL für Audiosignale) Lehrmaterial / Literatur Teaching [...] Practical Machine Learning Tools and Techniques, Morgan Kaufmann, 2018. A. Géron: Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn, Keras and Tensor Flow, O’Reilly, 2018 Raschka: Machine Learning mit Python: das [...] and Machine Learning, Springer, 2006. F. Chollet: Deep Learning with Python, Manning, 2018. (deutsche Version bei mitp Professional, 2018) A. Géron: Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and

program is to enable students to act and to independently and autonomously learn and apply scientific knowledge and methods in the fields of Artificial Intelligence (AI), Machine Learning (ML) as [...] ²They are qualified to work on application or research-oriented tasks and projects in a scientifically sound and largely independent manner. ³They have learned to define goals, to develop knowledge [...] international business. ³They learn how to deal with English in a business-fluent manner. ⁴They thus meet the requirements of international business and are prepared to take on responsibility and

Prüfungsvorbereitung = 30 h = 60 h Lernziele / Qualifikationen des Moduls Learning Outcomes Nach dem erfolgreichen Absolvieren des Moduls verfügen die Studierenden über die [...] bedeutet das? • Zusammensetzung Strom- und Gaspreis • Sektorkopplung – Wasserstoff – Power to X-Decarbonisierung • Ist eine „autarke“ Energieversorgung möglich? • Elektromobilität [...] Prüfungsvorbereitung = 30 h = 60 h Lernziele / Qualifikationen des Moduls Learning Outcomes Nach dem erfolgreichen Absolvieren des Moduls verfügen die Studierenden über die

(7) In addition to specialist and methodological skills, the degree programme aims to convey the joy of learning and the creative application of knowledge, promote the ability to criticise and reflect [...] language skills in the first two study sections to enable them to enter the German labour market at the start of the practical semester and to be able to complete the third study section partly in German [...] deemed to have been taken for the first time and failed. (2) 1 Entry to the third stage of the programme requires that all modules of the first stage of the programme have been passed. 2In order to ensure

t: 90 h Eigenstudium: 60 h Gesamtaufwand: 150 h Lernziele / Qualifikationen des Moduls Learning Outcomes Nach dem erfolgreichen Absolvieren des Moduls verfügen die Studierenden über die folgenden [...] t: 60 h Eigenstudium: 90 h Gesamtaufwand: 150 h Lernziele / Qualifikationen des Moduls Learning Outcomes Nach dem erfolgreichen Absolvieren des Moduls verfügen die Studierenden über die folgenden [...] t: 60 h Eigenstudium: 90 h Gesamtaufwand: 150 h Lernziele / Qualifikationen des Moduls Learning Outcomes Nach dem erfolgreichen Absolvieren des Moduls verfügen die Studierenden über die folgenden

Prüfungsvorbereitung = 90 h = 150 h Lernziele / Qualifikationen des Moduls Learning Outcomes Nach dem erfolgreichen Absolvieren des Moduls verfügen die Studierenden über die [...] Prüfungsvorbereitung = 90 h = 150 h Lernziele / Qualifikationen des Moduls Learning Outcomes Nach dem erfolgreichen Absolvieren des Moduls verfügen die Studierenden über die [...] Prüfungsvorbereitung = 90 h = 150 h Lernziele / Qualifikationen des Moduls Learning Outcomes Nach dem erfolgreichen Absolvieren des Moduls verfügen die Studierenden über die

Prüfungsvorbereitung = 90 h = 150 h Lernziele / Qualifikationen des Moduls Learning Outcomes Nach dem erfolgreichen Absolvieren des Moduls verfügen die Studierenden über die [...] Prüfungsvorbereitung = 90 h = 150 h Lernziele / Qualifikationen des Moduls Learning Outcomes Nach dem erfolgreichen Absolvieren des Moduls verfügen die Studierenden über die [...] Prüfungsvorbereitung = 90 h = 150 h Lernziele / Qualifikationen des Moduls Learning Outcomes Nach dem erfolgreichen Absolvieren des Moduls verfügen die Studierenden über die

Machine Learning mit Scikit-Learn, Keras und TensorFlow“, O'Reilly; 2. Edition (2020) Bishop, C.M.: „Pattern Recognition and Machine Learning“, Springer (2006) Chollet, F.: „Deep Learning with Python“ [...] Seite 66 von 85 4.1.3 Machine Learning for Engineers – Einführung in Methoden und Werkzeuge Machine Learning for Engineers – Introduction to Methods ans Tools Zuordnung zum Curriculum [...] verschiedener Algorithmen des Machine Learning. • Methodenkompetenz: Die Studierenden sind befähigt, verschiedene Verfahren des Machine Learnings praktisch anzugehen und die Ergebnisse zu

Machine Learning mit Scikit-Learn, Keras und TensorFlow“, O'Reilly; 2. Edition (2020) Bishop, C.M.: „Pattern Recognition and Machine Learning“, Springer (2006) Chollet, F.: „Deep Learning with Python“ [...] Seite 102 von 116 6.6.3 Machine Learning for Engineers – Einführung in Methoden und Werkzeuge Machine Learning for Engineers – Introduction to Methods ans Tools Zuordnung zum Curriculum [...] und verschiedener Algorithmen des Machine Learning. • Methodenkompetenz: Die Studierenden sind befähigt, verschiedene Verfahren des Machine Learnings praktisch anzugehen und die Ergebnisse zu

Prüfungsvorbereitung = 90 h = 150 h Lernziele / Qualifikationen des Moduls Learning Outcomes Nach dem erfolgreichen Absolvieren des Moduls verfügen die Studierenden über die folgenden [...] Prüfungsvorbereitung = 90 h = 150 h Lernziele / Qualifikationen des Moduls Learning Outcomes Nach dem erfolgreichen Absolvieren des Moduls verfügen die Studierenden über die folgenden [...] Prüfungsvorbereitung = 60 h = 90 h Lernziele / Qualifikationen des Moduls Learning Outcomes Nach dem erfolgreichen Absolvieren des Moduls verfügen die Studierenden über die folgenden

opportunity to introduce themselves to the young professionals of the future. The careerday 2025 will take place on 07.05.2025 in Weiden. A note to our international students: We will be very happy to welcome [...] Amberg-Weiden career fair will take place in Weiden from 9.30 a.m. to 3.00 p.m. At this event, students will have the opportunity to get in touch with potential employers and create a network for their [...] from the campus in Amberg and take you to the event in Weiden. For this year's careerday we are also using the browser-based app ‘talentefinder’ . careerday meets talentefinder – swipe for your dream job

introduction to object-oriented programming, including an overview of the language syntax and how to develop simple applications. Students will learn how to write custom classes and methods, and how to test their [...] Learning Objectives/Competencies to be Assessed Module work (ModA) Project Work in Groups -Details to follow- The group project is used to test the practical learning content and [...] bonus earned is forfeited. It is not possible to transfer bonus points to repeat examinations. The group project is used to test the practical learning content and competence profiles, including teamwork