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Foto: Universität Paderborn, Jörg Ullmann Bildinformationen anzeigen
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Foto: Universität Paderborn, Jörg Ullmann

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Lehre & Prüfungen

Nummer Lehrveranstaltung Umfang Dozent WS SS
L.048.10901 Nachrichtentechnik V2/Ü2
ECTS 5
Häb-Umbach
Kuhlmann
 
L.048.23018
L.048.92030
Topics in Pattern Recognition and Machine Learning V2/Ü2
ECTS 6
Häb-Umbach
Böddeker
 
L.048.24010
L.048.92011
Optimale und adaptive Filter V2/Ü2
ECTS 6
Schmalenströer
Gburrek
 
L.048.21004 Verarbeitung statistischer Signale V2/Ü2
ECTS 6
Häb-Umbach
Cord-Landwehr
 
L.048.10502 Projekt angewandte Programmierung Ü2 Ullmann  
L.048.24004 Wireless Communications

V2/Ü2
ECTS 6

Häb-Umbach
Ebbers
Kuhlmann
 
L.048.10908 Zeitdiskrete Signalverarbeitung V2/Ü2
ECTS 6
Schmalenströer
Gburrek
 
L.048.23012 Statistical and Machine Learning V2/Ü2
ECTS 6
Häb-Umbach
Böddeker
von Neumann
 
L.048.24001 Digitale Sprachsignalverarbeitung V2/Ü2
ECTS 6
Schmalenströer
Cord-Landwehr
Rautenberg
 
L.048.62003 Forschungsseminar Nachrichtentechnik S2
ECTS 3
Häb-Umbach
Schmalenströer
L.048.10809 Projektseminar Nachrichtentechnik S2
ECTS 3

Häb-Umbach
Schmalenströer

L.048.28005 Nachrichtentechnik (Projekt) P6
ECTS 9
Häb-Umbach
Schmalenströer
L.048.28501 Communications and Speech Processing (Project) P12
ECTS 18
Häb-Umbach
Schmalenströer
L.048.28049 Deep Learning (Projekt) P6
ECTS 9
Häb-Umbach
Schmalenströer

Übersicht nach Studiengängen

Bachelor-Studiengang Elektrotechnik (EBA)

1. Studienabschnitt mit Schwerpunkt Elektrotechnik

  • L.048.10809 Projektseminar Nachrichtentechnik

2. Studienabschnitt mit Schwerpunkt Elektrotechnik

  • L.048.10901 Nachrichtentechnik
  • L.048.10908 Zeitdiskrete Signalverarbeitung

2. Studienabschnitt mit Nebenfach Berufsbildung

  • L.048.10901 Nachrichtentechnik
  • L.048.10809 Projektseminar Nachrichtentechnik
  • L.048.10908 Zeitdiskrete Signalverarbeitung
Master-Studiengang Elektrotechnik (EMA)

Pflichtfächer

  • L.048.21004 Verarbeitung statistischer Signale

Kognitive Systeme

  • L.048.23018 Aktuelle Themen aus der Mustererkennung und maschinellem Lernen
  • L.048.23012 Statistische und maschinelle Lernverfahren

Kommunikationstechnik

  • L.048.24010 Optimale und adaptive Filter
  • L.048.24001 Digitale Sprachsignalverarbeitung
  • L.048.24004 Wireless Communications

Projektarbeiten

  • L.048.28006 Digitale Signalverarbeitung (Projekt)
  • L.048.28005 Nachrichtentechnik (Projekt)
Bachelor-Studiengang Computer Engineering (CEBA)

2. Studienabschnitt: Pflichtbereich Elektrotechnik

  • L.048.10901 Nachrichtentechnik

2. Studienabschnitt: Wahlpflichtmodul Elektrotechnik

  • L.048.10908 Zeitdiskrete Signalverarbeitung
Master-Studiengang Computer Engineering (CEMA)

Pflichtfächer

  • L.048.21004 Verarbeitung statistischer Signale

Communications and Networks

  • L.048.24010 Optimale und adaptive Filter
  • L.048.24004 Wireless Communications

Signal, Image and Speech Processing

  • L.048.92030 Topics in Pattern Recognition and Machine Learning
  • L.048.24010 Optimale und adaptive Filter
  • L.048.23012 Statistische und maschinelle Lernverfahren
  • L.048.24001 Digitale Sprachsignalverarbeitung
  • L.048.24004 Wireless Communications

Projektgruppe Computer Engineering

  • L.048.28501 Project Group Communications and Speech Processing
Bachelor-Studiengang Wirtschaftsingenieurwesen Elektrotechnik (WGBAET)

Vertiefungsstudium, Technisches Wahlpflichtmodul

  • L.048.10908 Zeitdiskrete Signalverarbeitung
  • L.048.10901 Nachrichtentechnik

Vertiefungsstudium, Projektseminare

  • L.048.62003 Forschungsseminar Nachrichtentechnik
Master-Studiengang Wirtschaftsingenieurwesen Elektrotechnik (WGMAET)

Technische Wahlpflichtmodule

  • L.048.24001 Digitale Sprachsignalverarbeitung
  • L.048.24004 Wireless Communications
  • L.048.23012 Statistische und maschinelle Lernverfahren
  • L.048.23018 Aktuelle Themen aus der Mustererkennung und maschinellem Lernen
  • L.048.21004 Verarbeitung statistischer Signale
  • L.048.24010 Optimale und adaptive Filter
Studiengang Lehramt mit Elektrotechnik

Bachelor-Studiengang

  • L.048.10502 Projekt Angewandte Programmierung

Master-Studiengang: Fachwissenschaftliche Studien

  • L.048.10901 Nachrichtentechnik

Master-Studiengang: Kleine berufliche Fachrichtung Automatisierungstechnik

  • L.048.10908 Zeitdiskrete Signalverarbeitung
  • L.048.23012 Statistische Lernverfahren und Mustererkennung

Master-Studiengang: Kleine berufliche Fachrichtung Informationstechnik

  • L.048.24010 Optimale und adaptive Filter
  • L.048.24004 Wireless Communications
  • L.048.24001 Digitale Sprachsignalverarbeitung
  • L.048.10908 Zeitdiskrete Signalverarbeitung
Master-Studiengang Electrical Systems Engineering

Compulsory objectives: Module: Signal & Information Processing

  • L.048.92005 Statistical and Machine Learning

Compulsory

electives: Module: Fundamentals of ESE

  • L.048.92041 Digital Speech Signal Processing

Compulsory electives: Module: Signal & Information Processing

  • L.048.92011 Optimal and Adaptive Filters
  • L.048.92030 Topics in Pattern Recognition and Machine Learning
  • L.048.92035 Wireless Communications

Compulsory electives: Module: ESE-Electives

  • L.048.92011 Optimal and Adaptive Filters
  • L.048.92030 Topics in Pattern Recognition and Machine Learning
  • L.048.92005 Statistical and Machine Learning
  • L.048.92035 Wireless Communications

Compulsory electives: Projects

  • L.048.28005 Nachrichtentechnik (Projekt)
  • L.048.28006 Digitale Signalverarbeitung (Projekt)
Bachelorveranstaltungen SS 2023

Zeitdiskrete Signalverarbeitung

V: Mo 09:15 - 10:45 Uhr, Raum: P7.4.02
Ü: Mo 14:00 - 15:30 Uhr Raum: P7.2.02.1

Masterveranstaltungen im SS 2023

Wireless Communications

V: Di 09:15 - 10:45
Ü: Di 11:15 - 12:45
Raum: P1.5.08.2

Statistical and Machine Learning

V: Di 14:00 - 15:30
Ü: Di 15:45 - 17:15
Raum: P1.4.18

Digitale Sprachsignalverarbeitung

V: Do 09:15 - 10:45 Uhr
Ü: Do 11:00 - 12:30 Uhr
Raum: P7.4.02

 

Ansprechpartner & Fragen
  • Für alle angebotenen Projektarbeiten findet die Vorbesprechung am Mi, 05.04.2023 um 13:00 Uhr im Raum P7.4.02 statt.
  • Bei Fragen zu Projekten, Vorlesungen und Übungen wenden Sie sich bitte an die angegebenen Dozenten.

Die Universität der Informationsgesellschaft