Prof. Dr. Franz Regensburger

Allgemeine Informationen rund um die Kurse von Prof. Dr. F. Regensburger

Dieser Kurs bietet eine Einführung in Betriebssysteme.

Dieser Kurs vermittelt Grundlagen der Programmierung unter Verwendung der Programmiersprache C. Neben Kenntnissen in der Sprache C werden auch grundlegende Begriffe und Konzepte der Informatik besprochen.

Dieser Kurs bildet die Fortsetzung des Kurses Grundlagen der Programmierung I (C-Programmierung). Im Kurs Grundlagen der Programmierung II wird eine Einführung in die objektorientierte Programmierung mit Java vermittelt.

In diesem Kursraum werden Informationen zu den virtuellen Maschinen hinterlegt, die in den PC-Pools der Fakultät EI angeboten werden.

- Welche Images gibt es

- Skripten zum Klonen und Konfigurieren

- Dokumentation

Vorlesung Angewandte Logik für Modellierung und Verifikation Studiengang Informatik Master

Die Studierenden lernen, in Grundzügen, wichtige formale Systeme der mathematischen Logik sowie deren wesentliche Begrifflichkeiten kennen. Dies soll Ihnen zeigen, dass die formalen Systeme der Logik eine solide Basis für die Modellierung von Soft- und Hardware-Systemen darstellen. Des weiteren lernen die Studierenden Anwendungen und Werkzeuge kennen, welche die Verifikation und Validierung von Modellen auch im industriellen Kontext erschliessen.

Vorlesung Software Engineering für skalierbare Anwendungenim Studiengang Informatik Master

 

Master-Seminar im SS2018

Betreuer: Prof. Dr. Franz Regensburger

Titel:
Algorithmen des Maschinellen Lernens im Kontext der 'Analytical Engine' Spark

In diesem Seminar beschäftigen wir uns mit dem derzeit wieder sehr intensiv diskutierten Themengebiet des Maschinellen Lernens. Dieses Thema hat viele unterschiedliche Facetten, die von der industriellen Anwendung in Automobilen (autonomes Fahren), der Steurung von Produktionsprozessen über den Einsatz in der Sicherheits- und Kriminaltechnik bis hin zur Verwendung auf dem Gebiet der sozialen Medien oder dem Smart-Home (Alexa) reichen.

Im Seminar konzentrieren wir uns auf Anwendungen des Maschinellen Lernens, die auf der 'Analytical Engine' Spark basieren, welche von Haus aus eine hervorragende Unterstützung für ML mitbringt.

Zielgruppe:
Das Seminar richtet sich vorwiegend an die Master-Studierenden des Schwerpunkts
ISE.  Der vorhergehende Besuch der Vorlesung SESA im WS2017/18 ist von Vorteil,
aber nicht unbedingt notwendig.

Teilnehmer: 12
Weitere Kurse

Dieser Kursraum stellt Informationen und Lehrmaterial für den Dienst "Automatisierte Praktikumsabnahme (APA)" der Fakultät EI bereit.

Hier finden Sie

  • Informationsmaterial
  • Einstieg für die Registrierung am WEB-Server
  • Abgabetermine für die Vorführaufgaben
  • Download des Materials für die Vorführaufgaben