教学形式 学习练习 预科讲座 考试形式/评分标准(评分标准) 评分 1(非常好)- 5(不及格) • 某些模块的某些条目可能缺失。这并不一定影响相应模块的可用性。 • 请注意,本模块指南中的选修课程不能保证将来可用。由于教授和其他讲师的来去等原因,某些模块可能会暂时或永久不可用,其他模块可能会被添加但不立即显示在此列表中。 • 除了材料和地球科学系的材料科学课程外,本指南仅包含该系地球科学部分的选定模块,而不包含其他系的模块,即使它们可能适合您的个人“材料科学选修课程”计划。请与您的导师讨论此计划。 • 有一个必修选修领域“量子力学/微观力学”,可在“材料科学量子力学”和“材料科学微观力学”模块之间选择。如有必要,可以在“材料科学选修课程”领域中选择未在此领域中选修的模块。 • “材料物理概念”模块重复了达姆施塔特工业大学材料科学学士课程的内容,因此该课程的毕业生不得将其计入学分。大多数不属于双学位课程的国际学生都必须参加这门课程。请参阅部门录取通知书。 • 考试时间和课程学分目前无法正确提取。相关信息可从部门网页上的 Studienordnung(学习规定)中的 Studien- und Prüfungsplan(学习和考试计划)中获得。 • 另一个后果是此处缺少目录。本指南中模块的排序可在下页的表格中找到。• 无法在线注册硕士论文模块,而需要由材料科学学生事务办公室进行。
财务和投资行业 *财务和投资56会计 *业务会计61业务信息学 *信息管理67民法与公司法B.A.*德国民事与公司法B.A.73欧盟法律和国际合同法 *欧盟法律与国际合同法77法律设计与执法机构 *塑造和执法法82组织和流程管理 *组织与流程管理85民事法学学士学位。*德国民事与公司法法学学士92公法 *公法96税法 *税法100法律103劳动责任模块1和2 *特定的选修课1和2 107法律义务模块1-2 *法学选修课1-2 111 div>
在以下内容中,您将找到该主程序的所有模块的详细说明:•模块说明,其中包括有关研究目标的信息 - 即您可以在各自的模块中获得的技能 - 并包含模块的内容。•提供的绩效证明和模块教师中的绩效证明也被命名。如果您对单个模块有任何疑问,请始终联系负责任的模块协调员。
3学士学位的强制性选修模块I)模块49 3.1每年提供的交叉区域模块。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。49 3.2天体物理学和宇宙学。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。57 3.3核心和基本零件物理。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。72 3.4凝结物的物理学。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。94 3.5光学,激光和原子物理学。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。107 3.6加速器,等离子体和应用物理。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。116 3.7生物物理学。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。132 3.8神经科学。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。138 3.9大气和气候的物理学。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。142 3.10来自其他课程(导入模块)的强制性强制性模块。。。。。。。。。144
伦理学的伦理学定量研究引入R;统计分布理论;贝叶斯定理;恢复矩阵代数用于统计分析;线性回归分析和高斯马尔可夫定理;使用非金属(虚拟)变量;逻辑回归;推论和假设检验;时间趋势分析社会科学的定性研究;科学哲学;定性研究的关键方面;扎根理论;定性研究方法(观察,访谈,焦点小组);在课程成功完成后,定性研究学习成果的应用,学生…… - 可以描述实证研究中的道德规范。- 解释统计分布理论的概念并了解贝叶斯定理。- 理解线性回归和物流回归的理论基础。- 可以使用OLS准备数据进行分析并进行实证研究。- 能够生成和检验假设(t检验,F检验和ANOVA)并解释P值。- 能够对沿农业食品链的典型时间序列数据进行趋势分析。- 将能够解释统计软件输出。- 可以解释社会科学中的主要认识论方法,不同的科学推理方式以及批判理性主义和实证主义争议的基本假设。- 能够描述定性研究的关键方面和质量标准,以及它如何与定量研究区分开。- 可以总结不同的定性研究方法。- 将能够解释,反思研究结果并提出这些结果。2。- 将能够在小组中讨论一个研究主题,开发定性调查并采用扎根的理论方法来分析访谈数据。先决条件
▪提高具有当前应用和研究参考的高水平技术水平,▪使学生能够参与实践和研究项目,并促进新知识和观点的发展,以卓越的卓越性,▪通过适当的教学方法来促进学生的学习过程,并通过技能从技能中取代他们的教学,从而进出您的教学,以进行反馈和评估,以发展自己的概念,并继续进行自我培训和不断的概念,并继续进行概念,并进行概念化的概念。
首选经验:实验室高度重视具有以下一项或多种经验的候选人: - 以人为本的应用:熟悉性在医疗保健,教育,神经企业和/或辅助技术等领域应用ML。生理信号处理的先前经验(例如EMG,EEG,ECG)是一个优势。熟悉HCI原理和框架,特别是在进行可用性研究和设计以用户为中心的AI系统的经验。- 辅助 /协作机器人技术:对开发用于康复,辅助技术或神经疾病的机器人系统的兴趣,利用机器学习来提高用户交互中的精度和适应性。了解在共享工作空间中部署机器人的知识,重点是人类机器人团队的安全,合作和效率。- 多模式ML:使用不同数据类型的经验,例如视觉,语音,图像和生理信号。将多种模式集成以构建强大的AI系统的经验是一个优势 - 跨学科应用程序:利用LLM / VLM用于跨学科问题,例如:AI驱动的科学发现,自动化假设在金融 /自然科学 /物理科学中自动化假设,增强了复杂组织设置中的协作协作。
在计算机科学,实用或技术计算机科学,理论计算机科学,个人加深和专注于不同规模的教学单位(模块)的硕士学位上,为选修区提供了。在2015/2016年冬季学期调整了模块的信用点数。这一变化是作为对计算机科学硕士学位的研究法规的一部分进行的,该法规是针对数学和科学教师硕士课程的框架研究法规的。
4硕士学位的选修模块I)模块19 4..1每年提供的交叉区域模块。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 19 4.2天体物理学和宇宙学。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 27 4.3核心和基本部分物理。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 43 4.4凝结物的物理学。 。4硕士学位的选修模块I)模块19 4..1每年提供的交叉区域模块。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19 4.2天体物理学和宇宙学。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。27 4.3核心和基本部分物理。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。43 4.4凝结物的物理学。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。66 4.5光学,激光和原子物理学。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。79 4.6加速器,等离子体和应用物理。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。88 4.7生物物理学。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。105 4.8神经科学。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。114 4.9来自其他课程(导入模块)的相应强制强制模块。。。。。。。。。118
