Prof. Dr. Dr. h.c. mult. Jürgen Sieck

 

Wintersemester 2019

Termin

Thema, Vorlesung

Dozent

42. KW

 Vorstellung des Lehrplanes und der Semesterthemen alle

43. KW

 Verteilung der Semesterthemen alle

44. KW

Gruppenarbeit mit dem jeweiligen Betreuer der Semesterarbeit

 alle

45. KW

Aktuelle Themen im Bereich Augmented und Virtual Reality

Sieck

46. KW

Gruppenarbeit mit dem jeweiligen Betreuer der Semesterarbeit

 alle

47. KW

Aktuelle Themen im Bereich Betriebssysteme und Netzwerke

 Gülzow

48. KW

Gruppenarbeit mit dem jeweiligen Betreuer der Semesterarbeit

 alle

49. KW

Aktuelle Themen im Bereich Userinterfaces

 Israel

50. KW

Gruppenarbeit mit dem jeweiligen Betreuer der Semesterarbeit

 alle

51. KW

Aktuelle Themen im Bereich Sensoren für Lernprozesse

 Fortenbacher

2. KW

Präsentation der Semesterarbeiten

 alle

3. KW

 Präsentation der Semesterarbeiten alle
4. KW Präsentation der Semesterarbeiten alle

Themenvorschläge für Semesterarbeiten:

  1. Neuronale Netze für die Aufklärung von Krankheitserreger-Ausbrüchen (Dabrowski, NN)
  2. Beschleunigung der Detektion von Mikroorganismen mit einer neuen Datenstruktur (Dabrowski, NN)
  3. Auffinden von Viren in Proben von Menschen mittels machine learning (Dabrowski, NN)
  4. Unterstützung von Wundheilung durch Identifikation von Bakterien in der Wunde mit einer neuen Clustering-Methode (Dabrowski, NN)
  5. Bekämpfung der Arzneimittelresistenz von HIV mit machine learning (Dabrowski, NN)
  6. Erkennen von Papillomavirusinfektionen mit hohem Krebsrisiko durch MinHashes (Dabrowski, NN)
  7. Datenschutz durch Datenvernichtung: Entfernen des Patientengenoms aus diagnostischen Sequenzierdaten (Dabrowski, NN)
  8. Ethische Aspekte des sensorbasierten Lernens (Fortenbacher, NN)
  9. Deep Learning zur Erkennung von Stresszuständen aus ECG oder PPG Signalen (Fortenbacher, NN)
  10. Welche Charakteristiken machen Sprachassistenten wie Alexa oder Siri zu einem sozialen Akteur (Freund)? (Fortenbacher, NN)
  11. Metaphor-basiertes Design zur emotionalen Unterstützung von Lernenden (Fortenbacher, NN)
  12. Human-Robot Interaction zur Lernunterstützung (Fortenbacher, NN)
  13. Analyse von Sensordaten zur Verbesserung der Mensch-Computer-Interaktion (Fortenbacher, NN)
  14. Erkennung kognitiver Zustände aus physiologischen Sensordaten (Fortenbacher, NN)
  15. Function as a Service (Gülzow, NN)
  16. Prinzipien und Konzepte einer AAI (Gülzow, NN)
  17. Singularity Container(Gülzow, NN)
  18. Data Management mit ONEDATA (Gülzow, NN)
  19. erasure code (Gülzow, NN)
  20. Netzwerinfrastrukturen LHCOPN &LHCone (Gülzow, NN)
  21. Vergleich von Menüs und -Widgets in 3D-Userinterfaces (Israel, NN)
  22. Analyse aktueller immersiver Modelliertechniken (Israel, NN)
  23. Parametrische Modellierung und Semantische Skalierung (Israel, NN)
  24. Optimierung der Datenübertragung in kollaborativen 3D-Systemen (Israel, NN)
  25. Projection Mapping und projektionsbasierte AR (Israel, NN)
  26. Effekte der Interaktion mit Avataren in virtuellen Umgebungen (Israel, NN)
  27. Vergleich der Eigenschaften physischer und virtueller Benutzungsschnittstellen (Israel, NN)
  28. Interaktion in urbanen Räumen (Israel, NN)
  29. Informationsvisualisierung sozialer und ökonomischer Daten (Israel, NN)
  30. Aktuelle Forschungen im Bereich Augmented Reality / bes. Visualisierung, User Interfaces und Interaktion (Sieck, NN)
  31. Aktuelle Forschungen im Bereich Virtual Reality / bes. Visualisierung, User Interfaces und Interaktion (Sieck, NN)
  32. Nutzung von KI zur Objekterkennung in Augmented Reality Anwendungen (Sieck, NN)
  33. Nutzung von KI zur Filterung von Informationen zur Augmentierung in AR Anwendungen (Sieck, NN)
  34. Visualisierung von mehrdimensionalen (>3) und nichteuklidischen Räumen sowie die Interaktion in diesen Räumen
  35. Nutzung von Augmented Reality zum "Rechnenlernen" (Sieck, NN)
  36. Nutzung von Augmented Reality zum "Schreibenlernen" (Sieck, NN)
  37. Entwicklung von Augmented Reality Lösungen ohne Apps - WebAR (Sieck, NN)
  38. Bundestrojaner (Sieck, NN)

 

 

 

© J.Sieck, HTW Berlin, Letzte Aktualisierung: 22.11.2019