Pflichtveranstaltung für neue Studierende der Studienfächer mit laborpraktischen Inhalten die Sicherheitsschulung (in englischer Sprache) mit praktischer Feuerlöschübung stattfinden.
The safety training (in English) with practical fire-fighting exercises will take place as a compulsory event for new students of the study programmes with practical laboratory contents.

Teilnahme ist verpflichtend!
Participation is mandatory!

The lecture addresses Interactive Visualization of Huge Scientific Datasets. More information can also be found on the Homepage: https://www.uni-bremen.de/ag-high-performance-visualization

Die Vorlesung beschäftigt sich mit den mathematischen Grundlagen der wissenschaftlichen Visualisierung und behandelt Methoden für das parallele Post-Processing großer wissenschaftlicher Datensätze. Anwendungsbeispiele werden anhand der Open-Source-Software ParaView erläutert.
Homepage zur Veranstaltung: https://www.uni-bremen.de/ag-high-performance-visualization

This course provides an introduction to the practice of scientific programming.

This course deals with the mathematical foundations of machine learning with a strong focus on classical theory and well-established algorithms like, for example, support vector machines for classification, ridge regression, principal component analysis for dimensionality reduction and k-means clustering. In addition, deep learning with neural networks will be briefly discussed towards the end of the course.

Die Veranstaltung findet im NEOS Gebäude statt.

Weitere Informationen über die Lehrenden in Stud.IP.

Schwerpunkt: AI
https://lvb.informatik.uni-bremen.de/ibap/03-ibap-ml.pdf
Die Übungen starten in der 2. Semesterwoche.

3 SWS Seminar
Raum wird nach Anmeldung in Stud.IP bekannt gegeben.
Homepage des KKSB und Uni-Lageplan

This course provides an introduction to the practice of scientific programming.

This course deals with the mathematical foundations of machine learning with a strong focus on classical theory and well-established algorithms like, for example, support vector machines for classification, ridge regression, principal component analysis for dimensionality reduction and k-means clustering. In addition, deep learning with neural networks will be briefly discussed towards the end of the course.

Registration for this lab must be done via Stud.IP.
The selection of participants will be done based on their grade in Control Theory I.
Please remember that this lab is in English. The preparation tasks therefore also have to be answered in English. Answers in German can not be accepted.
Registration period until 27.03.2024

If there are questions, please contact A. Niaz (0421 218 62727.
-
Anmeldung ausschließlich über Stud.IP..
Die Auswahl der Studenten erfolgt nach den Noten der Vorlesung Regelungstheorie I.
Bitte denken Sie daran, dass dieses Labor in Englisch ist. Die Vorbereitungsaufgaben müssen daher auch auf Englisch beantwortet werden. Antworten auf Deutsch können nicht akzeptiert werden.
Anmeldezeitraum bis zum 27.03.2024

Bei Fragen kontaktieren Sie bitte A. Niaz (0421 218 62727.



Termine nach Vereinbarung.

Gießen bedeutet die Herstellung eines endformnahen Bauteils aus dem schmelzflüssigen Zustand. Das Verfahren an sich ist seit Jahrtausenden bekannt - dennoch ist Gießen keine altertümliche Technologie. Gerade in der Automobilindustrie besitzt es einen hohen Stellenwert. Je nach Seriengröße und Art der Bauteile kommen unterschiedlichste Gießverfahren vom Sand- und Kokillenguss bis zum Niederdruck- und Druckguss zur Anwendung, während im Bereich der Werkstoffe Aluminiumlegierungen dominieren. Gleichzeitig steht die Gießereiindustrie jedoch vor massiven Herausforderungen: So verändert die Hinwendung der OEMs zur Elektromobilität das Produktspektrum und damit die Anforderungen an die Gussteile. Dies führt zu einer verstärkten Hinwendung zu strukturellen Anwendungen für Gussteile, die weiter befeuert wird durch das von Fa. Tesla erstmals eingeführte Gigacasting, also die Zusammenführung einer Vielzahl gefügter Komponenten in einem einzigen Großgussbauteil. Nicht zuletzt diese Technologie erfordert eine weiter optimierte Überwachung und Steuerung der Gießprozesse. Damit wächst auch für die Gießereiindustrie der Druck, sich mit Themen wie Industrie 4.0 und datengetriebener Prozessoptimierung etwa mittels KI-Verfahren zu beschäftigen. Die Vorlesung vermittelt einen Überblick über die Gießereitechnologie mit einem besonderen Fokus auf Anwendungen im Automobil unter Berücksichtigung aktueller Trends. Eine Anbindung an die Praxis erfolgt über die Besichtigung des Gießereitechnikums des Fraunhofer IFAM sowie, soweit möglich, über eine Übung im Bereich Gießsimulation mit der Simulationssoftware MAGMASOFT®.

Die Veranstaltung findet im NEOS Gebäude statt.

Blockkurs nach Ende des Semester. Räume und Zeiten nach Absprache.

Blockkurs nach Ende des Semester. Räume und Zeiten nach Absprache.

Registration for this lab must be done via Stud.IP.
The selection of participants will be done based on their grade in Control Theory I.
Please remember that this lab is in English. The preparation tasks therefore also have to be answered in English. Answers in German can not be accepted.
Registration period until 27.03.2024

If there are questions, please contact A. Niaz (0421 218 62727.
-
Anmeldung ausschließlich über Stud.IP..
Die Auswahl der Studenten erfolgt nach den Noten der Vorlesung Regelungstheorie I.
Bitte denken Sie daran, dass dieses Labor in Englisch ist. Die Vorbereitungsaufgaben müssen daher auch auf Englisch beantwortet werden. Antworten auf Deutsch können nicht akzeptiert werden.
Anmeldezeitraum bis zum 27.03.2024

Bei Fragen kontaktieren Sie bitte A. Niaz (0421 218 62727.



Termine nach Vereinbarung.

This course has 2 semester weekly hours (1x lecture + 1x example classes).
The course will start on 22 May 2024.

P 12 SWS
alle Hochschullehrer des Studienganges

P 12 SWS
alle Hochschullehrer des Studienganges

Weitere Informationen über die Lehrenden in Stud.IP.

Gießen bedeutet die Herstellung eines endformnahen Bauteils aus dem schmelzflüssigen Zustand. Das Verfahren an sich ist seit Jahrtausenden bekannt - dennoch ist Gießen keine altertümliche Technologie. Gerade in der Automobilindustrie besitzt es einen hohen Stellenwert. Je nach Seriengröße und Art der Bauteile kommen unterschiedlichste Gießverfahren vom Sand- und Kokillenguss bis zum Niederdruck- und Druckguss zur Anwendung, während im Bereich der Werkstoffe Aluminiumlegierungen dominieren. Gleichzeitig steht die Gießereiindustrie jedoch vor massiven Herausforderungen: So verändert die Hinwendung der OEMs zur Elektromobilität das Produktspektrum und damit die Anforderungen an die Gussteile. Dies führt zu einer verstärkten Hinwendung zu strukturellen Anwendungen für Gussteile, die weiter befeuert wird durch das von Fa. Tesla erstmals eingeführte Gigacasting, also die Zusammenführung einer Vielzahl gefügter Komponenten in einem einzigen Großgussbauteil. Nicht zuletzt diese Technologie erfordert eine weiter optimierte Überwachung und Steuerung der Gießprozesse. Damit wächst auch für die Gießereiindustrie der Druck, sich mit Themen wie Industrie 4.0 und datengetriebener Prozessoptimierung etwa mittels KI-Verfahren zu beschäftigen. Die Vorlesung vermittelt einen Überblick über die Gießereitechnologie mit einem besonderen Fokus auf Anwendungen im Automobil unter Berücksichtigung aktueller Trends. Eine Anbindung an die Praxis erfolgt über die Besichtigung des Gießereitechnikums des Fraunhofer IFAM sowie, soweit möglich, über eine Übung im Bereich Gießsimulation mit der Simulationssoftware MAGMASOFT®.