Advanced Communication Analysis is a master seminar in which advanced topics in the area of analysis are discussed. The precise topics for the Summer Semester 2025 will be decided upon with the participants.

Das Proseminar wird sich ausgewählten Themen der Algebra widmen.

Many every-day processes can seen as a game between autonomous interacting players, where each player acts strategically in order to pursue her own objectives. This lecture is an introduction to game-theoretic concepts and techniques, mainly with connections to applications. Use-cases are distributed systems, auctions, online-markets, resource allocation, and traffic networks. The goal of the lecture is to provide an overview over state-of-the-art results in the area of algorithmic game theory. Main topics that we will cover in the course are \begin{itemize} \item Strategic Games and Efficiency of Equilibria \item Auctions, Truthfulness and VCG-mechanisms \item Cooperative Games \item Social Choice \end{itemize}

The lectures and homework sheets will be in English language. If all participants agree, the exercise session could be held in German. If there is an oral exam, the language can be chosen by the candidate. In case of a written exam the questions will be in English, answering them in German or English is fine.

Die algorithmische diskrete Mathematik ist ein recht junges Gebiet mit Wurzeln in der Algebra, Graphentheorie, Kombinatorik, Informatik (Algorithmik) und Optimierung. Sie behandelt diskrete Strukturen wie Mengen, Graphen, Permutationen, Partitionen und diskrete Optimierungsprobleme.

Diese Veranstaltung gibt eine Einführung in die algorithmische diskrete Mathematik. Es werden strukturelle und algorithmische Grundlagen der Graphentheorie und kombinatorischen Optimierung vermittelt. Im Vordergrund steht die Entwicklung und mathematische Analyse von Algorithmen zum exakten Lösen von kombinatorischen Optimierungsproblemen. Es werden u.a. folgende Themen behandelt:

* Einführung in Graphentheorie, kombinatorische und lineare Optimierung
* Graphentheorie: Grundbegriffe, Wege in Graphen, Euler- und Hamiltonkreise, Bäume
* Algorithmische Grundlagen (Kodierungslänge, Laufzeit, Polynomialzeitalgorithmen)
* Spannbäume, Matchings, Netzwerkflüsse und -schnitte (kombinatorische Algorithmen)
* Matroide
* Einblick in lineare Optimierung: Modellierung, Polyedertheorie, Optimalitätskriterien, Dualität
* Elemente der Komplexitätstheorie

Die Veranstaltung richtet sich an fortgeschrittene Bachelorstudierende.

Die Vorlesung Analysis 2 setzt die Vorlesung Analysis 1 aus dem Wintersemester fort. Hauptthemen der Analysis 2 sind die Integrationstheorie im Eindimensionalen, die Differentiationsrechnung in höherdimensionalen Räumen sowie die ersten Verallgemeinerungen einiger Konzepte aus Analysis 1 auf allgemeine metrische Räume.

This course gives an elementary introduction into the theory and numerics of approximation methods in normed spaces with a particular focus on real-valued functions.

Findet zusammen mit der Veranstaltung 03-M-SP-42 Approximation Theory statt.

Commutative algebra is a branch of algebra which studies commutative rings, ideals and modules. We will discuss the theory of ideals of a polynomial ring, graded and multigraded modules, Gröbner bases, presentations and resolutions of modules. Topics are: Polynomial rings, ideals and varieties Gröbner bases and Buchberger’s algorithm Hilbert’s Nullstellensatz Multigraded modules and Betti numbers Rank invariants Presentations and resolutions Hilbert’s syzygy theorem Schreyer’s theorem

This is the research seminar of our working group. It is open to all students with interest in the mathematical foundation of AI. As prerequisite, the students should have successfully finished an introductory course in data analysis including the basics of neural networks.

Die Veranstaltung orientiert sich an den Büchern Introduction to Smooth Manifolds von John M. Lee Differentialgeometrie von Wolfgang Kühnel und behandelt unter anderem folgende Themen: Glatte Mannigfaltigkeiten, Kartenwechsel und Tangentialräume Vektorfelder, Differentialformen Riemannsche Metriken und affine Zusammenhänge Geodäten und Krümmungstensor Anwendungen in Physik und Geometrie

Gegenstand des Seminars sind konkrete Anwendungen der Theorie der Differentialgleichungen in der Bevölkerungsdynamik.

In this course we will delve into the fascinating world of Ergodic Theory, a branch of mathematics that studies the asymptotic properties of transformations on topological and measurable spaces. From the origins of the ergodic hypothesis, which laid the foundation for classical statistical mechanics, to modern applications such as hyperbolic geometry or metric number theory, we will uncover the intricate relationships between measure-preserving systems, recurrence, entropy, and stochastic characterisations of dynamical systems. Through a combination of theoretical foundations and illuminating examples, we will explore the fundamental concepts of ergodic theory, including Measure-preserving systems and their properties Several ergodic theorems and their implications Recurrence and its role in understanding the behaviour of dynamical systems Dynamical spectra and their connections to number theory Entropy and its role in the study of dynamical systems Ergodic theory has far-reaching implications in many different fields outside mathematics, including physics, biology, economics and computer science (machine learning). The study of dynamical systems and ergodic theory has led to numerous breakthroughs in mathematics and has been recognised by several Fields Medals in recent years. By studying ergodic theory, you will gain a deeper understanding of the underlying mathematical structures and principles that govern complex systems. This course is an excellent starting point for further research in the field of dynamical systems, leading to exciting topics for master theses in the areas of the analysis/stochastics group. Join us on this journey into the fascinating world of Ergodic Theory!

Funktionalanalysis besteht aus einer Kombination von Methoden aus der Linearen Algebra und der Analysis. Der Wortbestandteil "`Funktional"' ist aus der Linearen Algebra bekannt: Ein Funktional ist eine lineare Abbildung von einem Vektorraum in den Skalarenkörper. In dieser Vorlesung werden die Vektorräume typischerweise unendlichdimensional sein, und als Skalarenkörper nimmt man die reellen oder komplexen Zahlen.

The lecture addresses Interactive Visualization of Huge Scientific Datasets. More information can also be found on the Homepage: https://www.uni-bremen.de/ag-high-performance-visualization

Die Vorlesung beschäftigt sich mit den mathematischen Grundlagen der wissenschaftlichen Visualisierung und behandelt Methoden für das parallele Post-Processing großer wissenschaftlicher Datensätze. Anwendungsbeispiele werden anhand der Open-Source-Software ParaView erläutert.
Homepage zur Veranstaltung: https://www.uni-bremen.de/ag-high-performance-visualization

Introduction to cohomology theory and homological algebra. The students will learn to read and understand higher level textbook material and present it in class.

Inverse problems are problems where one would like to find an unknown cause for which one can only measure observed effects. This situation occurs, for example, if one can only make indirect measurements of the quantity of interest. Two simple examples: \begin{itemize} \item We measure the position of an object, but would like to know the speed. \item In tomography we measure several projections (X-ray images) of an object, but would like to know the absorption spectrum of said object. \end{itemize} Inverse problems usually suffer from ill-posedness: Solutions may not be unique, they may not exist (for example due to measurement noise), and, most drastically, their solution is unstable in the sense that it does not depend continuously on the data. We will analyze the phenomenon on ill-posedness for linear inverse problems (modeled as linear and continuous maps between Hilbert spaces) to understand the reason for instability. A central goal of the course is to establish the notion of regularization of ill-posed problems (which roughly means the approximate solution by stable methods) and to derive and analyze regularization methods such as Tikhonov regularization, or the Landweber method with early stopping. We will also treat the numerical solution of inverse problems in the lecture and the exercises.

This seminar will treat methods of convex optimization that are suitable for large problems with millions of variables (the size is basically restricted that the computer memory can hold a small finite number of vectors). The guiding principle of these methods is to exploit suitable additive \emph{splitting} of the objective function and then use simple building blocks for the splitted parts to assemble an algorithm. Recently there has been much progress in this areas and in this seminar we will explore the following directions, for example: \begin{itemize} \item Stochastic optimization (stochastic gradient descent, stochastic proximal gradient method), [Chapter 7, 1] \item Accelerated methods (Accelerated gradient descent, accelerated proximal point methods), [Chapter 12, 1] \item Degenerate preconditioned proximal point methods [2] \item Kaczmarz (row-action) methods with mismatched adjoint [3] \end{itemize}

Die Vorlesung "Lineare Algebra 2" ist die Fortsetzung von "Lineare Algebra 1" und behandelt zentrale Themen wie den Dualraum, Bilinearformen sowie Normalformen von Endomorphismen. Zudem werden euklidische und unitäre Vektorräume sowie spezielle Klassen von Endomorphismen (normale, unitäre, orthogonale und selbstadjungierte) behandelt. Ziel ist es, die Anwendungen der linearen Algebra in verschiedenen mathematischen Kontexten, einschließlich der analytischen Geometrie, zu untersuchen.

This course introduces quantum computing, covering the mathematical principles needed to understand and implement quantum algorithms. Topics include qubits, entanglement, quantum gates, and circuits. Students will explore algorithms like Deutsch-Jozsa and Shor’s, and problems such as secure communication. The course also addresses error correction and adiabatic algorithms, and includes hands-on practice using Qiskit to build and simulate quantum circuits on IBM’s Quantum Lab.

Die Veranstaltung findet in Raum 1020/1030 des AIB-Gebäudes statt.

Die Numerische Mathematik behandelt die Entwicklung und die mathematische Analyse von Verfahren und Algorithmen, die zur computergestützten Lösung von Problemen und zur Simulation mathematischer Modelle auf modernen Computern implementiert werden. Diese Veranstaltung ist die Fortsetzung zur Numerik 1 aus dem Wintersemester.
Die Veranstaltung findet im NEOS Gebäude, Raum 3410, statt.

Einblicke in die Industriemathematik: mathematische Modellierung, Analyse und numerische Simulationen zu wöchentlich wechselnden Anwendungsproblemen.

Die Veranstaltung findet im KKSB Raum 40010 statt.

Die Veranstaltung findet im KKSB LINZ 4 statt.

Der erste Teil der Vorlesung ist der Mengentheoretischen Topologie gewidmet. Hier werden Konzepte wie Stetigkeit, Kompaktheit und Zusammenhang, die Ihnen bereits aus der Analysis bekannt sind, für allgemeine topologische Räume entwickelt und so von einem höheren Standpunkt aus betrachtet. Mengentheoretische Topologie gehört zum Basiswissen in vielen Bereichen der reinen und angewandten Mathematik. Der zweite Vorlesungsteil stellt eine Einführung in die Algebraische Topologie dar. Anhand der Fundamentalgruppe und der Überlagerungstheorie lernen Sie das Prinzip algebraischer Invarianten kennen. Die Vorlesung wird im kommenden Wintersemster mit einer Vorlesung zur Algebraischen Topologie (Homologietheorie) fortgesetzt.

Independent Studies:

Prüfungsleistungen im Wahl(pflicht)bereich können auch in der Form „Independent Studies“ erbracht werden. Dabei handelt es sich um Einzelabsprachen zwischen einem Lehrenden und einem (oder zwei) Studierenden über eine Prüfungsleistung, die i.d.R. in Form einer Hausarbeit (ggf. mit praktischen Anteilen) erbracht wird. Die Möglichkeit zur Vereinbarung von Independent Studies wird im Allgemeinen nicht explizit im VL-Verzeichnis ausgewiesen.

Diese Veranstaltung wird in jedem Semester angeboten. Für den Erwerb eines Leistungsnachweises (3 CP) ist der Besuch der Veranstaltung über zwei Semester erforderlich.

Die Veranstaltung kann nur gemeinsam mit "Ökobilanzen" belegt werden.

Gießen bedeutet die Herstellung eines endformnahen Bauteils aus dem schmelzflüssigen Zustand. Das Verfahren an sich ist seit Jahrtausenden bekannt - dennoch ist Gießen keine altertümliche Technologie. Gerade in der Automobilindustrie besitzt es einen hohen Stellenwert. Je nach Seriengröße und Art der Bauteile kommen unterschiedlichste Gießverfahren vom Sand- und Kokillenguss bis zum Niederdruck- und Druckguss zur Anwendung, während im Bereich der Werkstoffe Aluminiumlegierungen dominieren. Gleichzeitig steht die Gießereiindustrie jedoch vor massiven Herausforderungen: So verändert die Hinwendung der OEMs zur Elektromobilität das Produktspektrum und damit die Anforderungen an die Gussteile. Dies führt zu einer verstärkten Hinwendung zu strukturellen Anwendungen für Gussteile, die weiter befeuert wird durch das von Fa. Tesla erstmals eingeführte Gigacasting, also die Zusammenführung einer Vielzahl gefügter Komponenten in einem einzigen Großgussbauteil. Nicht zuletzt diese Technologie erfordert eine weiter optimierte Überwachung und Steuerung der Gießprozesse. Damit wächst auch für die Gießereiindustrie der Druck, sich mit Themen wie Industrie 4.0 und datengetriebener Prozessoptimierung etwa mittels KI-Verfahren zu beschäftigen. Die Vorlesung vermittelt einen Überblick über die Gießereitechnologie mit einem besonderen Fokus auf Anwendungen im Automobil unter Berücksichtigung aktueller Trends. Eine Anbindung an die Praxis erfolgt über die Besichtigung des Gießereitechnikums des Fraunhofer IFAM sowie, soweit möglich, über eine Übung im Bereich Gießsimulation mit der Simulationssoftware MAGMASOFT®.

Die Veranstaltung findet in Raum 1020/1030 des AIB-Gebäudes statt.

Materialwissenschaft verbindet Physik und Ingenieurwissenschaft. Es ist ein modernes Fachgebiet, das sich vor allem mit der Struktur und den daraus resultierenden Eigenschaften von Materialien beschäftigt. Nahezu 70 % aller technischen Innovationen hängen direkt oder indirekt von Materialinnovationen ab. Daher sind die materialwissenschaftlichen Kompetenzen in allen Branchen moderner Industrie (z.B. Luft- und Raumfahrt, Automotive, Energie- und Umweltwirtschaft) sehr gefragt.

Die Vorlesung bietet einen Überblick über die grundlegenden Fragen der Materialwissenschaft:

• Was sind die wichtigsten Eigenschaften von Materialien und wie werden sie ermittelt?
• Warum haben unterschiedliche Materialarten (Metalle, Polymere, Keramiken, Verbundwerkstoffe) unterschiedliche Eigenschaften?
• Wie sind Materialien strukturell aufgebaut und welchen Einfluss hat ihre Atom-, Nano- und Mikrostruktur auf die Eigenschaften?
• Wie können die Materialeigenschaften gezielt entwickelt und anwendungsspezifisch optimiert werden?

Die Vorlesung ist insbesondere für die Studierenden der natur- und ingenieurwissenschaftlichen Fachrichtungen (Physik, Elektrotechnik, Chemie, Informatik, Produktionstechnik etc.) als einen Crashkurs in das Fachgebiet der Materialkunde von Werkstoffen zu empfehlen.

Weitere Informationen zu diesen Veranstaltungen finden Sie hier: http://www.bias.de/Lehre

Begrenzte Teilnehmerzahl; Anmeldung über Sekretariat Prof. Tracht
Veranstaltung richtet sich an Studierende, die am bime Projekte oder Abschlussarbeiten bearbeiten.

Termin n.V., bitte nach Eintrag mit Lehrenden abstimmen

Die Veranstaltung findet in Raum 1020/1030 des AIB-Gebäudes statt.

Donnerstag Vorlesung; Freitag Übungen

Die Veranstaltung findet in Raum 1020/1030 des AIB-Gebäudes statt.

Materialwissenschaft verbindet Physik und Ingenieurwissenschaft. Es ist ein modernes Fachgebiet, das sich vor allem mit der Struktur und den daraus resultierenden Eigenschaften von Materialien beschäftigt. Nahezu 70 % aller technischen Innovationen hängen direkt oder indirekt von Materialinnovationen ab. Daher sind die materialwissenschaftlichen Kompetenzen in allen Branchen moderner Industrie (z.B. Luft- und Raumfahrt, Automotive, Energie- und Umweltwirtschaft) sehr gefragt.

Die Vorlesung bietet einen Überblick über die grundlegenden Fragen der Materialwissenschaft:

• Was sind die wichtigsten Eigenschaften von Materialien und wie werden sie ermittelt?
• Warum haben unterschiedliche Materialarten (Metalle, Polymere, Keramiken, Verbundwerkstoffe) unterschiedliche Eigenschaften?
• Wie sind Materialien strukturell aufgebaut und welchen Einfluss hat ihre Atom-, Nano- und Mikrostruktur auf die Eigenschaften?
• Wie können die Materialeigenschaften gezielt entwickelt und anwendungsspezifisch optimiert werden?

Die Vorlesung ist insbesondere für die Studierenden der natur- und ingenieurwissenschaftlichen Fachrichtungen (Physik, Elektrotechnik, Chemie, Informatik, Produktionstechnik etc.) als einen Crashkurs in das Fachgebiet der Materialkunde von Werkstoffen zu empfehlen.

Weitere Informationen zu diesen Veranstaltungen finden Sie hier: http://www.bias.de/Lehre

Sollten sich Studierende aus internationalen Studiengängen zu der Veranstaltung anmelden, wird die Veranstaltung in englischer Sprache gehalten. Ansonsten ist die Veranstaltungssprache Deutsch.

Independent Studies:

Prüfungsleistungen im Wahl(pflicht)bereich können auch in der Form „Independent Studies“ erbracht werden. Dabei handelt es sich um Einzelabsprachen zwischen einem Lehrenden und einem (oder zwei) Studierenden über eine Prüfungsleistung, die i.d.R. in Form einer Hausarbeit (ggf. mit praktischen Anteilen) erbracht wird. Die Möglichkeit zur Vereinbarung von Independent Studies wird im Allgemeinen nicht explizit im VL-Verzeichnis ausgewiesen.

Für WInf-Studierende BPO '13 im zweiten Semester weitere 3 CP in Freie Wahl als Ersatz für SWP1.
Für fortgeschrittene 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.

Profil: KIKR, DMI, MC.
Schwerpunkt: IMK-VMC, IMAP-DMI, IMVP-AI
Keine Doppelanerkennung mit Anwendungen der Bildverarbeitung (ABV)
https://lvb.informatik.uni-bremen.de/imap/03-imap-d3bv.pdf

Schwerpunkt: AI
https://lvb.informatik.uni-bremen.de/ibap/03-ibap-ki.pdf

Schwerpunkt: AI
https://lvb.informatik.uni-bremen.de/ibap/03-ibap-ml.pdf
Die Übungen starten in der 2. Semesterwoche.
IBAP-MLd (German) or IBAP-MLe (English) can be taken, but the course can only be credited once!

Schwerpunkt: AI
https://lvb.informatik.uni-bremen.de/ibap/03-ibap-ml.pdf
Die Übungen starten in der 2. Semesterwoche.
Es kann IBAP-MLd (deutsch) oder IBAP-MLe (englisch) belegt werden, aber der Kurs ist nur ein Mal anrechenbar!

Profil: KIKR, DMI
Schwerpunkt: IMA-AI, IMVP-DMI, IMVP-VMC
https://lvb.informatik.uni-bremen.de/imap/03-imap-uuw.pdf

Weitere Informationen über die Lehrenden in Stud.IP.

Weitere Informationen über die Lehrenden in Stud.IP.

n.V.

Weitere Informationen über die Lehrenden in Stud.IP.

NW2 B1117

Weitere Informationen über die Lehrenden in Stud.IP.

im UFT

Weitere Informationen über die Lehrenden in Stud.IP.

Weitere Informationen über die Lehrenden in Stud.IP.

Termin n.V., bitte nach Eintrag mit Lehrenden abstimmen

Weitere Informationen über den Hochschullehrer in Stud.IP.

Weitere Informationen über den Hochschullehrer in Stud.IP.

n.V.

Weitere Informationen über die Lehrenden in Stud.IP.

n.V. NW2 B1117

Weitere Informationen über die Lehrenden in Stud.IP.

Weitere Informationen über die Lehrenden in Stud.IP.

Weitere Informationen über die Lehrenden in Stud.IP.


maximal 10 Teilnehmer

Weitere Informationen über die Lehrenden in Stud.IP.

Independent Studies:

Prüfungsleistungen im Wahl(pflicht)bereich können auch in der Form „Independent Studies“ erbracht werden. Dabei handelt es sich um Einzelabsprachen zwischen einem Lehrenden und einem (oder zwei) Studierenden über eine Prüfungsleistung, die i.d.R. in Form einer Hausarbeit (ggf. mit praktischen Anteilen) erbracht wird. Die Möglichkeit zur Vereinbarung von Independent Studies wird im Allgemeinen nicht explizit im VL-Verzeichnis ausgewiesen.

Diese Veranstaltung wird in jedem Semester angeboten. Für den Erwerb eines Leistungsnachweises (3 CP) ist der Besuch der Veranstaltung über zwei Semester erforderlich.

Die Veranstaltung kann nur gemeinsam mit "Ökobilanzen" belegt werden.

Weitere Informationen über die Lehrenden in Stud.IP.

Gießen bedeutet die Herstellung eines endformnahen Bauteils aus dem schmelzflüssigen Zustand. Das Verfahren an sich ist seit Jahrtausenden bekannt - dennoch ist Gießen keine altertümliche Technologie. Gerade in der Automobilindustrie besitzt es einen hohen Stellenwert. Je nach Seriengröße und Art der Bauteile kommen unterschiedlichste Gießverfahren vom Sand- und Kokillenguss bis zum Niederdruck- und Druckguss zur Anwendung, während im Bereich der Werkstoffe Aluminiumlegierungen dominieren. Gleichzeitig steht die Gießereiindustrie jedoch vor massiven Herausforderungen: So verändert die Hinwendung der OEMs zur Elektromobilität das Produktspektrum und damit die Anforderungen an die Gussteile. Dies führt zu einer verstärkten Hinwendung zu strukturellen Anwendungen für Gussteile, die weiter befeuert wird durch das von Fa. Tesla erstmals eingeführte Gigacasting, also die Zusammenführung einer Vielzahl gefügter Komponenten in einem einzigen Großgussbauteil. Nicht zuletzt diese Technologie erfordert eine weiter optimierte Überwachung und Steuerung der Gießprozesse. Damit wächst auch für die Gießereiindustrie der Druck, sich mit Themen wie Industrie 4.0 und datengetriebener Prozessoptimierung etwa mittels KI-Verfahren zu beschäftigen. Die Vorlesung vermittelt einen Überblick über die Gießereitechnologie mit einem besonderen Fokus auf Anwendungen im Automobil unter Berücksichtigung aktueller Trends. Eine Anbindung an die Praxis erfolgt über die Besichtigung des Gießereitechnikums des Fraunhofer IFAM sowie, soweit möglich, über eine Übung im Bereich Gießsimulation mit der Simulationssoftware MAGMASOFT®.

Weitere Informationen über die Lehrenden in Stud.IP.

Weitere Informationen über die Lehrenden in Stud.IP.

n.V.

Please note: Part of the lecture will be held in English

NW2 B1117

Weitere Informationen über die Lehrenden in Stud.IP.

im UFT

Begrenzte Teilnehmerzahl; Anmeldung über Sekretariat Prof. Tracht
Veranstaltung richtet sich an Studierende, die am bime Projekte oder Abschlussarbeiten bearbeiten.

Weitere Informationen über die Lehrenden in Stud.IP.

Weitere Informationen über die Lehrenden in Stud.IP.

Termin n.V., bitte nach Eintrag mit Lehrenden abstimmen

Weitere Informationen über die Lehrenden in Stud.IP.

n.V. NW2 B1117

Donnerstag Vorlesung; Freitag Übungen

Weitere Informationen über die Lehrenden in Stud.IP.


maximal 10 Teilnehmer

Weitere Informationen über die Lehrenden in Stud.IP.

Independent Studies:

Prüfungsleistungen im Wahl(pflicht)bereich können auch in der Form „Independent Studies“ erbracht werden. Dabei handelt es sich um Einzelabsprachen zwischen einem Lehrenden und einem (oder zwei) Studierenden über eine Prüfungsleistung, die i.d.R. in Form einer Hausarbeit (ggf. mit praktischen Anteilen) erbracht wird. Die Möglichkeit zur Vereinbarung von Independent Studies wird im Allgemeinen nicht explizit im VL-Verzeichnis ausgewiesen.

Weitere Informationen über die Lehrenden in Stud.IP.

im UFT

Weitere Informationen über die Lehrenden in Stud.IP.

Die Veranstaltung findet in Raum 1020/1030 des AIB-Gebäudes statt.

Weitere Informationen über die Lehrenden in Stud.IP.

Weitere Informationen über die Lehrenden in Stud.IP.

Sollten sich Studierende aus internationalen Studiengängen zu der Veranstaltung anmelden, wird die Veranstaltung in englischer Sprache gehalten. Ansonsten ist die Veranstaltungssprache Deutsch.

Lerninhalte:
Das Modul beinhaltet eine mindestens achtwöchige Forschungstätigkeit an einer Universität oder einem Forschungsinstitut im Ausland. Der Aufenthalt kann bei Bedarf in zwei Teilen absolviert werden. Forschungsinhalt (Projekt) und Ort des Aufenthaltes werden von den Studierenden zusammen mit dem/der persönlichen Mentor/in festgelegt. Die Planung und Nachbearbeitung des Aufenthaltes erfolgt im Rahmen des Moduls „Forschungsprozesse“.

Lernergebnisse:
Dieses Modul befähigt die Studierendenden

• zum wissenschaftlichen Arbeiten im Rahmen eines Forschungs-projekts;
• sich in internationalen Fachnetzwerken sicher zu bewegen;
• mühelos und auf einem hohen Niveau in Englisch als Weltwissenschaftssprache zu kommunizieren;

zur interkulturellen Interaktion und Kommunikation in- und außerhalb des Wissenschaftsbereichs.