Für Studierende der Digitalen Medien und Komplementärfach Informatik.
Die Vorlesung findet zusammen mit der Veranstaltung 'Algorithmen und Datenstrukturen' statt.

Für Studierende der Digitalen Medien und Komplementärfach Informatik

Das Modul kann nur in der freien Wahl angerechnet werden.
Blockkurs ganztags (jeweils 8 bis 12 und 13 bis 18 Uhr). Die Inhalte dieser Veranstaltung werden für Technische Informatik 2 (Studiengang Informatik) und Computergraphik vorausgesetzt.
Mit dem abschließenden Programmiertest können 2 ECTS für "freie Wahl" (unbenotet) erworben werden.
Nachmittags 13 bis 18 Uhr findet die Veranstaltung im MZH Ebene 0 statt ??
Ob Präsenz zum Zeitpunkt der Veranstaltung möglich ist, steht noch nicht fest.

„Informatik und Gesellschaft“ richtet sich zum einen an Bachelor-Studierende der Informatik und wird JEDES Semester (Sommer- wie Wintersemester) angeboten. In der Regel besuchen Informatik-Bachelor-Studierende diesen Kurs im zweiten oder dritten Fachsemester.
Zum anderen sind interessierte Studierende anderer Fächer herzlich eingeladen, an „Informatik und Gesellschaft“ teilzunehmen. Viele der behandelten Themen sind im Kern interdisziplinär und unterschiedliche fachliche Hintergründe sind damit in der Regel sehr bereichernd.

Der Beginn und die gemeinsame Vorbesprechung dieses Kurses findet am Freitag 22.04. von 12 bis 14 Uhr im großen Hörsaal (HS 2010) statt. An dem genannten Termin erfolgen im Plenum die Vorstellung des Kurses, die Klärung der organisatorischen Abläufe und der Scheinbedingungen. Außerdem erfolgt an diesem Termin die Aufteilung der Teilnehmer*innen auf die einzelnen Seminar- bzw. „Übungs“-Termine. Daher finden vor dieser Vorbesprechung auch noch keine Seminartermine statt.

Im weiteren Verlauf der Veranstaltung wird es vereinzelte online-Termine geben (z.B. zur Beratung der einzelnen Arbeitsgruppen) - insb die Präsentation von Referaten (aufgeteilt in mehrere Seminargruppen) ist aber als Präsenzveranstaltung geplant.

Für WInf-Studierende im zweiten Semester weitere 3 CP in Freie Wahl als Ersatz für SWP1.
Für SysEng-Studierende als Ersatz für SWP1.
Für Studierende, die an der Vorlesung nicht teilnehmen können, gibt es eine Aufzeichnung des Vorlesungsanteils aus dem vorigen Jahr.

Für Komplemetärfach Informatik, berufliche Weiterbildung und Digi-Med Studierende gibt es
03-B-MI-22.1 Objektorientierte Programmierung und 03-B-MI-22.2 Algorithmen und Datenstrukturen.

Studierende der Digitalen Medien erhalten zusätzlich 2CP.

Die Veranstaltung gibt einen Überblick über das Wahlangebot im Fach Informatik für die Studiengänge Bachelor und Master Informatik, Bachelor Digitale Medien, Bachelor Wirtschaftsinformatik sowie Bachelor und Master Systems Engineering. Die Veranstaltung findet online asynchron statt.

Die Tutorien beginnen in der 2. Semesterwoche

Nur für Wiederholer:innen. Das Kick-Off Meeting findet online statt.
Mit Zusatzleistung als SWP 2 (03-BA-901.02) nach alter PO anrechenbar.
Für WInf-Studierende, die SWP2 wiederholen müssen: Zusammen mit 3 weiteren CP in Freie Wahl als Ersatz für SWP2.

Über den Freitagstermin hinaus gibt es asynchrone Anteile in Form von Gruppenarbeit (virtuell und in Präsenz).

Nähere Informationen unter
http://www.informatik.uni-bremen.de/~clueth/lehre/ksgm.ss22

Schwerpunkt: AI

Schwerpunkt: AI

Robotics is a complex field that emerged at the intersection of multiple disciplines such as physics, mathematics and computer science. New advances in hardware and software design and progress in artificial intelligence enable robotics research to pursue higher goals and achieve increased autonomy in various environments. For instance, robots can operate in disaster zones for search and rescue operations, can be employed in rehabilitation and healthcare, space and underwater exploration, etc. Given the complexity of such scenarios, it is essential to develop robust robotic systems with a high degree of autonomy, able to assist humans in difficult and tedious tasks.

This course aims to provide the fundamentals of modern robot control approaches that enable robotic agents to operate in the environment autonomously. The course introduces a basic understanding of autonomous robots, along with tools and methods to control various types of mobile robotic platforms and manipulators. Firstly, the course presents the types of sensors and actuators employed in autonomous robotic platforms. Secondly, it offers a formal understanding of the robot geometry, its kinematic and dynamic models. Finally, the course provides methods and approaches to control the robotic system from a deliberative and reactive point of view. Students will put this knowledge into practice during tutorials and exercise sheets using Python implementation and robot simulations.

Contents

• Introduction to Robotics and AI: long term robot autonomy, artificial intelligence, deliberative vs. reactive control, robotic applications.
• Sensing and Actuation Modalities: types of sensors and actuators, sensor fusion, actuator control.
• Robot Geometry and Transformations: robot transformations in the 3D space, exponential and logarithmic maps, forward and inverse geometric models.
• Kinematics: definition of twists and wrenches for rigid bodies, geometric Jacobian formulation, forward and inverse kinematics.
• Dynamics: an introduction to Lagrangian and Newtonian mechanics, robot dynamics formulation, recursive Newton-Euler algorithm.
• Localization: direct and probabilistic methods for robot localization, odometry, global localization, particle filter.
• Path Planning: path vs. trajectory generation, graph-based methods for path planning (e.g. Djikstra, A\*).
• Kinodynamic Planning: transcribing a dynamic planning problem into trajectory optimization, direct and indirect methods, costs and constraints.
• Reinforcement Learning-based Control: mathematical foundations, discrete vs continuous methods, reinforcement learning for closed-loop robot control.
• Dynamic Control: PD gravity compensation control, computed torque control, admittance vs impedance control.
• Optimal Control: energy-shaping control, LQR and time-varying LQR control.

Learning Outcomes

At the end of the course, the student is expected to be able to:

• Define robot autonomy and list its key aspects.
• Describe the sensor and actuator modalities used in robotics, and explain their relevance for robot control.
• Implement and understand the low-level actuator control methods.
• Compute the 3D world coordinate transformations for rigid bodies.
• Apply the robot forward and inverse geometric model.
• Describe a robotic system based on its kinematic and dynamic properties.
• Use probabilistic methods for robot localization.
• Generate an optimal path for a mobile robot or manipulator using graph search methods.
• Plan a path taking into account the robot kinodynamic properties.
• Use reinforcement learning methods to control simple robotic systems.
• Apply dynamical and optimal control methods on robotic systems such that they are robust against disturbances.
• Assess the strengths and limitations of different control methods presented in the course.
• Identify open challenges in robotics research and current trends in state-of-the-art.
• Communicate confidently using the terminology in the field of robotics.
• Cooperate and work in teams in order to solve tasks.

Examination

a) Submission of 6 worksheets in groups of 4 students and group interview for final grade (Übungsaufgaben und Fachgespräch).
b) Individual oral exam without worksheet submission (mündliche Prüfung).

References

• Mechanics of Robotic Manipulation, Mathew T. Masen, MIT press, 2001.
• Algebra and Geometry, Alan F. Beardon, Cambridge University Press, 2005.
• Modelling and Control of Robot Manipulators, Lorenzo Sciavicco, Bruno Siciliano, Springer, 2000.
• Probabilistic Robotics (Intelligent Robotics and Autonomous Agents), Sebastian Thrun, Wolfram Burgard, and Dieter Fox, MIT Press, 2005.
• Introduction to Autonomous Mobile Robots, Siegwart R., Nourbakhsh I., Scaramuzza D., MIT press, 2011.
• Automated Planning: Theory and Practice, Malik Ghallab, Dana Nau, Paolo Traverso, Elsevier, 2004.
• Behaviour-based robotics, R. C. Arkin, MIT press, 1998.
• Modern Robotics: Mechanics, Planning, and Control, Kevin M. Lynch and Frank C. Park, Cambridge University Press, 2017.

Die Veranstaltung beginnt am 03.06.2022 und endet am 22.07.2022.
Sie wird von der Lehrbeauftragten Dr. Imke Sommer durchgeführt.
Der Kurs ist auf Max. 50 Teilnehmer begrenzt.

Für Informatik Studierende nach der neuen BPO ist es IBA, für Studierende nach der alten BPO ist es Fachinformatik 2.

Modul "Spezielle Themen der Programmiersprachen und Übersetzer" (Bachelor).
Mitveranstalter der Vorlesung ist Herr Martin Ring.

From medical decision support systems to automatic language translation, from sorting and prioritizing news on social networks to autonomous cars: Machine learning is woven into the fabric of daily life. Applying machine learning, data science aims to extract knowledge or insights from data.

The class will provide an introduction to data science and applied machine learning. For this, the programming language Python will be used (and taught). You will learn about the difference between supervised and unsupervised machine learning, and four machine learning tasks:
• Classification (e.g. k-NN, Decision Trees, Support Vector Machines)
• Regression (Linear Regression, Logistic Regression)
• Clustering (k-means)
• Dimensionality Reduction (PCA, t-SNE)
We will explore natural language processing for text mining and computer vision. Exploratory data analysis and evaluation, as an integral part of data science, will also be taught.

This class is taught remotely. Every week, the lecturer will upload new material to this website. To succeed in this course, you have to watch the videos, do the exercises and applications, and work on your own project. Remember that these videos are not full-fledged lectures, they are a starting point for your own learning. Use material like the coursebook to learn more about the topics as we progress in the course.

This is an online course, not a lecture that was filmed and put online. The course format was adapted to suit both the needs of the medium and the material.

We will meet regularly, but most of the input will be provided as videos. This allows you to rewatch videos, watch them at different speeds, and discuss the videos with each other.

Die Termine finden nach Vereinbarung statt.
Die Präsentationen finden als Blockveranstaltung am Ende des Semesters statt. Modulbereich "Spezielle Themen der Kognitiven Systeme."
Einführungsveranstaltung ist am 19.04.2022 von 10:00h bis 11:00h. Ort der Veranstaltung:
Raum 00.001 im Erdgeschoss des CARTESIUMS (links neben dem Fahrstuhl).

A large number of problems arising in practical scenarios like communication, transportation, planning, logistics etc. can be formulated as discrete linear optimization problems. This course briefly introduces the theory of such problems. We develop a toolkit to model real-world problems as (discrete) linear programs. We also explore several ways to find integer solutions such as cutting planes, branch & bound, and column generation.

Throughout the course, we learn these skills by modeling and solving, for example, scheduling, packing, matching, routing, and network-design problems. We focus on translating practical examples into mixed-integer linear programs. We learn how to use solvers (such as CPLEX and Gurobi) and tailor the solution process to certain properties of the problem.

This course consists of two phases:

• One week Mon-Fri (full day) of lectures and practical labs during Sep 26–30, 2022.
• An individual project period: One project has to be modeled, implemented, and solved individually or in a group of at most two students. The topic will be either developed with or provided by the lecturers. The project including the implementation has to be presented before the beginning of the winter semester.

There are no prerequisites except some basic programming skills to participate.

Important: please register for this course by September 1, 2022 by Email to Felix Hommelsheim (fhommels@uni-bremen.de)

Das Proseminar findet als Blockveranstaltung online statt. Der Termin wird den Interessenten rechtzeitig mitgeteilt

Zu Beginn jedes Semesters findet eine Infoveranstaltung statt, wo die Scheinkriterien für Versuchspersonen erläutert werden. Außerdem werden (aufbauend auf den Inhalten von WA1) Forschungsmethoden von Studien mit Versuchspersonen vermittelt.
Im weiteren Verlauf des Studiums sollen Studierende 15 Versuchspersonenstunden absolvieren (d.h. an mehreren Studien teilnehmen). Jede Studienteilnahme wird mit Versuchspersonenstunden vergütet, die in ECTS anerkannt werden können. Die Versuchspersonenstunden können über mehre Semester gesammelt werden.
Die Teilnahme an den Studien soll in einer schriftlichen Ausarbeitung dokumentiert und reflektiert werden.

Es handelt sich um ein Blockseminar mit einer vorlaufenden Vorbesprechung und offenen Online-Sprechstunden.

Die Vorbesprechung (Vorstellung der Veranstaltung, Organisatorisches und Themenfestlegung) findet statt am Freitag, 22.04.2022 ab 16:30 Uhr im MZH 1090 (Raum ist reserviert).

Das Blockseminar findet voraussichtlich statt von Freitag 08.07.2022 (Nachmittags) bis Sonntag 10.07.2022. Der endgültige Termin wird bei der Vorbesprechung bekannt gegeben.

Dieses Seminar kann von Studierenden aller Fachrichtungen besucht werden - ein multidisziplinär zusammengesetzter Teilnehmer*innenkreis ist wünschenswert.

Wir werden uns mit verschiedenen Fragestellungen im Zusammenhang mit dem breiten Themenfeld „Wissenschaft und Frieden“ beschäftigen, u.a. kann und soll es um Friedens- und Verantwortungsdiskurse in unterschiedlichen Fächern gehen (sowohl in der Vergangenheit als auch aktuell), außerdem um die Verantwortung von Wissenschaftler*innen sowie natürlich auch um Verantwortungsdiskurse, Selbstverpflichtungen in Institutionen und hochschulpolitischen Kontexten, wie z.B. im Kontext von „Zivilklauseln“, ethischen Leitlinien etc.
Die genauen Themen werden in Absprache mit den Teilnehmer*innen festgelegt.

Die Veranstaltung gibt einen Überblick über das Wahlangebot im Fach Informatik für die Studiengänge Bachelor und Master Informatik, Bachelor Digitale Medien, Bachelor Wirtschaftsinformatik sowie Bachelor und Master Systems Engineering. Die Veranstaltung findet online asynchron statt.

Diese Veranstaltung findet online statt und richtet sich ausdrücklich an alle Studienanfänger im Masterstudium Informatik - unabhängig davon, ob sie neu an die Uni Bremen kommen oder hier bereits das Bachelorstudium absolviert haben. Es wird ein Überblick über die wesentlichen Rahmenbedingungen und Formalia des Masterstudiums Informatik gegeben, ferner werden wichtige organisatorische Fragen und Prozesse besprochen.

Erster Termin:

Profil: SQ, KIKR.
Schwerpunkt: IMA-SQ, AI, VMC
weitere Studiengänge: M-M-Alg-Num, M-T

Profil: SQ
Schwerpunkt: IMA-SQ

Profil: SQ, KIKR.
Schwerpunkt: SQ, AI

Profil: SQ
Schwerpunkt: SQ

Profil: SQ, KIKR.
Schwerpunkt: SQ, AI

Schwerpunkt: SQ

Profil: KIKR, DMI, MC.
Schwerpunkt: IMAP-VMC, IMAP-DMI, AI

The lecture will be held in German or English, depending on demand. Most of the homework and assignments of this course will be practical ones. Decent programming skills in C++ are required to work on those.
https://cgvr.cs.uni-bremen.de/teaching/

Profil: KIKR
Schwerpunkt: IMAP-AI, IMA-VMC

Profil: KIKR, DMI, MC.
Schwerpunkt: IMK-VMC, IMAP-DMI, AI
Keine Doppelanerkennung mit Anwendungen der Bildverarbeitung (ABV)

Profil: SQ.
Schwerpunkt: DMI, SQ
Die Veranstaltung ist inhaltlich identisch mit "Entwurf von Informationssystemen" (keine Doppelanerkennung möglich).

Profil: SQ
Schwerpunkt: IMAP-SQ

Profil: SQ.
Schwerpunkt: IMAP-SQ

Profil: KIKR.
Schwerpunkt: IMA-AI, VMC

Profil: KIKR, DMI
Schwerpunkt: IMA-AI, DMI, VMC

Profil: KIKR, DMI.
Schwerpunkt: DMI, VMC, AI

Profil: DMI
Schwerpunkt: IMA-DMI, IMA-VMC

Profil: DMI
Schwerpunkt: IMK-DMI, IMA-VMC

Schwerpunkt: IMA-VMC

Profil: KIKR
Schwerpunkt: AI

Die Vorlesung „Einführung in Intelligent Marine Systeme“ setzt sich aus drei Hauptelementen zusammen:
1. Vermittlung der Grundlagen die beim Entwurf und der Entwicklung mariner Systeme, vornehmlich Unterwasser-Systeme, zu berücksichtigen sind. Dazu gehören neben der Vorstellung der verschiedenen Systemkonzepte wie z.B. Remotely Operated Vehicles (ROV) und Autonomous Underwater Vehicles (AUV) und der Sensorik auch Methoden der Navigation, Kommunikation, Antrieb, Energieversorgung und Steuerung.
2. Gastvorträge von Entwicklern, Anwendern und potenzieller Nutzer mit Besuch des des MARUM.
3. Ein, mit den TeilnehmerInnen, zusammen entwickeltes und ausgearbeitetes Systemkonzept, welches auf die verschiedenen meerestechnisch spezifischen Gesichtspunkte (siehe 1.) eingeht. (Präsentation, Peer-evaluation)

Ziele der Vorlesung:
• Grundlegendes Verständnis der marinen Umwelt im Kontext technischer Systeme
• Verständnis der spezifischen Herausforderungen mariner Systeme gegenüber terrestrischen Systemlösungen
• Übersicht über den gegenwärtigen Stand der Technik bei mobilen und stationären Systemen
• Übersicht der verschiedenen Sensormodalitäten, die gegenwärtig eingesetzt werden
• Fähigkeit ein einfaches Systemkonzeptunter Berücksichtigung der maritimen Randbedingungen zusammenzustellen.

Prüfungsform:
Individuelles Fachgespräch oder mündliche Prüfung
Peer evaluierte Präsentation (ausgeführt in Kleingruppen: 2-3 Personen)

Profil: DMI, SQ
Schwerpunkt: DMI, SQ




Die Idee, zukünftige Nutzerinnen und Nutzer an der Gestaltung von Informationssystemen teilhaben zu lassen, hat ihren Ursprung in drei verschiedenen partizipativen Designansätzen zwischen den späten 1970er Jahren bis in die frühen 1990er Jahre. Zu den Zielen einer solchen Beteiligung gehören sowohl moralische als auch pragmatische Überlegungen: (i) das Teilen von Kontrolle über Designentscheidungen mit denjenigen, die von diesen Entscheidungen betroffen sein werden (ii) das Einbeziehen der Expertise und des Wissens zukünftiger Nutzerinnen und Nutzer über die Prozesse/Praktiken, die das zu entwickelnde System unterstützen soll, sowie (iii) die Ermöglichung individueller, organisatorischer und technologischer Veränderungen durch gemeinsame Entwicklung.

Lernziele:
• Kenntnis über die Geschichte und Kernkonzepte der partizipativen Softwareentwicklung
• Kenntnis verschiedener Verfahren/Methoden der partizipativen Softwareentwicklung
• Durchführung eines konkreten Entwicklungsprozesses unter Anwendung verschiedener Methoden
• Kompetenz der Entwicklung eines eigenen Forschungs- oder Entwicklungsvorhabens auf Grundlage der partizipativen Softwareentwicklung
• Entwicklung von Gruppenkompetenzen und Interesse an Teamarbeit

Profil: SQ
Schwerpunkt: SQ
Die Veranstaltung findet online statt.

The development of solving techniques for linear programming tasks are a huge contribution of Mathematics to the solution of practical optimization problems. This course is an introduction both into the theory and the application of linear and integer optimization. We will cover the theoretical background as well as algorithmic ideas and practical applications. Main topics that we will cover in the course are the Simplex Method, Ellipsoid Method, Interior Point Method, Cutting Planes, Branch & Bound, LP Duality, and Polyhedral Theory.

Profil: KIKR, DMI.
Schwerpunkt: AI, DMI, VMC

Schwerpunkt: AI, DMI

Profil: KIKR.
Schwerpunkt: AI
10-tägige Blockveranstaltung am Ende des Semesters (genauer Zeitraum wird in Absprache festgelegt). Voranmeldung per stud.ip notwendig (Anzahl Teilnehmende begrenzt).

Profil: KIKR
Schwerpunkt: AI

Profil: KIKR.
Schwerpunkt: AI
2 SWS Vorlesung und 2 SWS Übung.
Die Veranstaltung findet online statt.

Profil: SQ, KIKR, DMI.
Schwerpunkt: SQ, AI, DMI, VMC
Some prior expertise in C will be helpful. The lecture will be held in German or English, depending on demand.
https://cgvr.cs.uni-bremen.de/teaching/

Profil: SQ
Schwerpunkt: SQ

Profil: SQ
Schwerpunkt: SQ

Profil: SQ
Schwerpunkt: SQ
Die Veranstaltung wird nach Abstimmung mit den Teilnehmern als Blockkurs in den Semesterferien stattfinden.

Schwerpunkt: SQ

Profil: KIKR
Schwerpunkt: AI
zzgl.2 SWS nach Vereinbarung

Schwerpunkt: AI, DMI
This aim of this course is to create an understanding of the major aspects of sports applications. The course is split into two parts: the first half has a classic lecture/tutorial style, whereas the second half will focus on the creation of individual sports applications.

The lectures will explain the necessary fundamentals, such as sensor technology, user feedback, and the conduction of empirical studies, along with a number of inspiring examples.

In the project part, own prototypes for sports applications are developed in small groups. The exact application as well as the technical implementation approach can be chosen freely. The final graded outcome of the course will be a small sports application about which a presentation has to be held and a documentation in a scientific paper style has to be written.

The course will be held in English.

Schwerpunkt: AI, DMI

Profil: DMI.
Schwerpunkt: DMI, VMC

Profil: DMI
Schwerpunkt: DMI

Die Veranstaltung richtet sich an Studenten der Informatik und Digitalen Medien. In Gruppenarbeit sollen die Studierenden semesterbegleitend ein App-Projekt umsetzen. In der Vorlesung werden alle relevanten Informationen der modernen Softwareentwicklung, mit Fokus auf die mobile App-Entwickung, vermittelt. Dazu gehören Themen wie mobiles Testing, Scrum, UX Design, Evaluation & Nutzertests, Design Patterns und Cross-Plattform-Entwicklung. Das Ziel dabei ist die Vermittlung von praxisrelevantem Wissen aus dem Alltag eines erfolgreichen Unternehmens.

Profil: KIKR

Profil: KIKR, DMI. Modul "Spezielle Themen der kognitiven Systeme".
Einführungstermin 19.4. um 12 Uhr. Ort: Cartesium Raum 2.43

Profil: KIKR, DMI.
Die Veranstaltung findet in Englischer Sprache statt.

Profil: SQ, DMI
Im Rahmen des Seminars können 3 ECTS-Punkte erzielt werden. Dazu ist eine mündliche Präsentation - per Videokonferenz - zu einem abgestimmten Thema in einem Umfang von 20 Minuten zu erbringen sowie ein schriftliches einseitiges Handout/Abstract zu erstellen (diese sollte per E-Mail an die Lehrende geschickt werden).
Zudem ist es möglich im Rahmen des Seminars 6 ECTS-Punkte zu erzielen. Dazu ist eine mündliche Präsentation - per Videokonferenz - zu einem abgestimmten Thema in einem Umfang von 20 Minuten zu erbringen sowie eine schriftliche Ausarbeitung des Themas in einem Umfang von 10 Seiten bis zum 19.7.2022 zu erstellen (die Ausarbeitung soll per E-Mail an die Lehrende versendet werden).

Conversational Agents (CAs) are computer programs that converse with human beings through forms of natural language such as speech and text. The use of CAs such as chatbots and voice assistants is spreading widely and agents such as Siri, Alexa, or Cortana are becoming increasingly common. In this seminar, we will discuss the functionality of CAs and their various use cases in different domains. Moreover, the students will further explore these systems and their use by reading fundamental scientific papers of this domain.

Profil: SQ, KIKR, DMI

Profil: SQ

Termine nach Vereinbarung

Über den Freitagstermin hinaus gibt es asynchrone Anteile in Form von Gruppenarbeit (virtuell und in Präsenz).

„Warum soll ich genau Sie einstellen? Bitte nennen Sie mir drei Gründe!“ – Es lohnt sich, sich mit dieser Frage intensiv auseinanderzusetzen. Für angehende Absolvierende der Naturwissenschaften und Ingenieurstudiengänge ist dies wichtig, da viele Ansprechpersonen die Faszination der entsprechenden Studienfächer nicht genau kennen und aufgrund der vielseitigen Spezialisierungs-möglichkeiten in diesen Fächern eine klare Kommunikation entscheidend ist.

Im Workshop lernen Sie Personalauswahl aus neuer Perspektive kennen und erarbeiten Handwerkszeug für eine selbstbewusste und chancenorientierte Strategie für Ihr „Marketing in eigener Sache“. Durch die ausführliche Beschäftigung mit Ihren Stärken, Ihrer Motivation und Ihrem Begeisterungsvermögen werden Sie Sicherheit für Ihre Präsentation beim potentiellen Arbeitgeber gewinnen und Vorstellungsgespräche souveräner angehen können.

Workshopinhalte:
• Wie funktioniert Personalauswahl heute?
• Welche Qualifikationen, Eigenschaften und Erfahrungen interessieren Arbeitgeber?
• Arbeitsfelder für Absolvierende der Naturwissenschaften und Ingenieurstudiengänge
• Was hebt mich von anderen Bewerber:innen ab, was zeichnet mich mit einem naturwissenschaftlichen oder Ingenieurstudienabschluss besonders aus?
• Erarbeitung geeigneter Argumentationsideen und Strategien für eine optimale Selbstpräsentation mit einem naturwissenschaftlichen oder Ingenieurstudienabschluss
• Welche Möglichkeiten der Initiativbewerbung gibt es?
• Wie kann ich verschiedene Kontaktpunkte zu potentiellen Arbeitgebern nutzen?
• Tipps für die erfolgreiche Umsetzung der Kommunikationsstrategie in den Bewerbungsunterlagen und im Vorstellungsgespräch

Hinweis: Bitte beachten Sie, dass sich alle drei „Handwerkszeug“-Workshops von Wolfgang Leybold inhaltlich überschneiden und melden Sie sich somit nur zu einer dieser Veranstaltungen an.

Anmeldungen für September laufen vom 16. Juni bis Donnerstag, 18. August 2022 über https://elearning.uni-bremen.de/ (Veranstaltungssuche / Suche im Vorlesungsverzeichnis / Fachübergreifende Studienangebote / Career Center unter: Arbeitsmärkte

Sobald das Anmeldeverfahren geschlossen ist, bekommen Sie von uns eine E-Mail mit den Zugangsdaten!

Ausführliche Informationen unter:
https://www.uni-bremen.de/career-center/veranstaltungen.html
https://www.uni-bremen.de/career-center/veranstaltungen/uebersicht-uni-team.html
https://www.uni-bremen.de/career-center/veranstaltungen/uebersicht-uni-team/detailbeschreibungen-uni-team.html

Das Graduiertenseminar findet nach Vereinbarung statt.

Das Graduiertenseminar findet nach Vereinbarung statt.

nach Vereinbarung

Das Graduiertenseminar findet immer am 1. Montag des Monats im MZH 3470, von 14 bis ca. 18 Uhr, statt.

nach Vereinbarung

nach Vereinbarung

Das Graduiertenseminar findet in Raum MZH 5232 statt.

Termine nach Vereinbarung

Informationen unter https://redmine.informatik.uni-bremen.de/projects/gamedev-ag/wiki

Veranstaltung für Doktoranten, jeden 1. Montag im Monat von 14-16h in Raum 5300.