Sie sind hier:
GmbH mit Sitz im Technologiepark Bremen bietet Dienstleistungen und Know-How in den Bereichen „eLearning & Multimedia“, „Videotechnik“ und „Systemsoftware“. Durch die regelmäßige Teilnahme an LIFE investiert
Bereich: Sites
laden werden. Mit den Beauftragten in den Studiengängen können Sie auch alle Fragen rund um das Learning Agreement klären. Sprachkenntnisse Der Großteil unserer Studiengänge wird auf Deutsch unterrichtet
Bereich: Studium
Kulturwissenschaft (lfEK) zur Implementierung von forschendem Lernen/Lehren sowie der Entwicklung von eLearning Formaten eingebettet. Wir entwickeln digitale Lehrangebote und integrieren diese in unsere Lehre
limitation for response and item selection in working memory. Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition, 43, 1690-1698. Gressmann, M., & Janczyk, M. (2016). The (un)clear case of
Bereich: FB11
Kontakt mit den Lehrenden ein breites Lehrangebot - insbesondere in angewandten Themen wie z.B. deep learning, optimization and optimal control, and mathematical modelling Sie haben die Möglichkeit Ihren S
Bereich: FB3
Jahr der Sprachen 2001 [Online: europa.eu/legislation_summaries/education_training_youth/lifelong_learning/c11044_de.htm 19.09.2011]. FÜRSTENAU, Sara; GOMOLLA, Mechthild (Hrsg.) (2011): Migration und schulischer
Bereich: FB10
preferable and considering the convergence to these. Moreover, structure identification and machine learning approaches are added to the portfolio of R2 with autonomous driving as benchmark application. In
SOCIUM; SFB 1342, Download PDF . Devereux, Stephen, and Anna Wolkenhauer, 2021. Agents, Coercive Learning, and Social Protection Policy Diffusion in Africa. IDS Working Paper 559, Brighton: Institute of
Bereich: FB8
Recommendation of Scenarios for Education. In: International Journal of Emerging Technologies in Learning (iJET) Vol. 8, S. 15-21 (2013). [URL: online-journals.org/ijet/article/view/2320 , Zugriff 24.11
Oberwolfach Reports Preprints T. Lütjen, F. Schönfeld, J. Leuschner , M. Schmidt , A. Wald, T. Kluth . Learning-based approaches for reconstructions with inexact operators in nanoCTapplications. Zur Veröffentlichung