Informations- und Kommunikationsstrukturen in der Energiewirtschaft

Die Studierenden erwerben Kenntnisse über die Anforderungen an energiewirtschaftliche Informations- und Kommunikationssysteme sowie Prozesse der Planung und Steuerung in der Energieversorgung.

Kernpunkte hierbei sind die Organisation und die Umsetzung relevanter Informationsflüsse in der Energiekette von der Energieerzeugung über die –Verteilung bis hin zum -Verbrauch.

Ziel ist es, die Studierenden in die Lage zu versetzen, Gestaltungsempfehlungen von Informations- und Kommunikationsstrukturen(IKT) in der Energiewirtschaft zu entwickeln und exemplarisch umzusetzen. Diese umfassen Fragen der Daten-, Funktions- und Prozessintegration unter Berücksichtigung verwendeter Standardisierungen und IT-Architekturen.

Besonderer Schwerpunkt wird auf den Aspekt sicherer, zukunftsfähiger IKT-Strukturen unter Berücksichtigung eines in Zukunft mehrheitlich auf erneuerbare Erzeugung abgestellten Energieversorgungssystems sowie einer Verbindung der Energiesektoren Strom, Wärme, Verkehr gelegt.

Die Studierenden werden somit in die Lage versetzt, IKT-Strukturen zu beurteilen und/oder zu entwickeln, die einer Optimierung des zukünftigen Gesamtenergieversorgungssystems dienen.

Programmierprojekt Mechatronik

Informationen zum Pflichtmodul "Programmierprojekt" in der Mechatronik.

Bachelor Informatik

Studieninformation zum Studium Bachelor Informatik

Bachelor Elektrotechnik

Studieninformationen zum Studium Bachelor Elektrotechnik

Studium & Lehre FB16

Ausschuss Studium&Lehre: Alles rund ums Studium am FB16 - Daten, Fakten, Hintergründe

Mentoring B.Sc. Informatik (Prof. Zipf)

Organisation des Mentoring von Prof. Zipf in der Informatik-Prüfungsordnung 2018 und wissenswertes zum Studieneinstieg und Prüfungen.

Einstiegskurs: Schwerpunkt Computational Intelligence & Data Analytics

Computational Intelligence & Data Analytics ist ein Gebiet, in dem Wissen aus Daten gewonnen
wird. Methoden hierfür kommen aus sehr unterschiedlichen Bereichen des Maschinellen Lernens (ML)
und der Datenanalyse, wie statistische Lerntheorie, Künstliche Intelligenz, Soft Computing und anderen
mehr. ML ermöglicht einen Daten-getriebenen Entwicklungsansatz von Systemen, der einen klassischen
Modell-getriebenen Ansatz heute mehr und mehr ergänzt oder teilweise auch ersetzt. Das heißt, Daten
werden analysiert, Modelle werden mit Daten parametrisiert, und neue Arten von Anwendungen werden
entwickelt. Dies geschieht in recht unterschiedlichen Domänen wie beispielsweise Energiesysteme,
Automobil und Verkehr, Industrie 4.0, Internet of Things, Marketing, Qualitätskontrolle,
Prozesssteuerung. Ein erfolgreicher Einsatz von Methoden des ML erfordert zum einen den sorgfältigen
und systematischen Umgang mit diesen Methoden, zum anderen eine Art fachliche “Kreativität“, also
die Fähigkeit, selbstständig Innovation zu generieren.

Im Bachelor Informatik an der Universität Kassel gibt es im Wahlpflichtbereich einige Lehrveranstaltungen, die den Master mit Schwerpunkt Computational Intelligence & Data Analytics vorbereiten. Für Studierende, denen Grundlagenwissen im Bereich ML fehlt, bietet dieser Einstiegskurs nach dem Konzept des integrierten Lernens (blended learning) die Möglichkeit sich benötigte Kenntnisse selbstständig anzueignen.
Für diesen Kurs werden keine ECTS-Punkte vergeben.

FB16 Studi4Studi

Dieser Moodle kurs soll den gleichnamigen Moodle kurs aus dem Moodle von 2015-2018 ersetzen.

Labore Kommunikationstechnik

Laborpraktikas Rechnernetze(3CP) und Mobile Computing(3CP)

FabLab FB16 - 3D Druck und Mikrocontroller

ehemals 3D Druck AG und Mikrocontroller AG

Hier findet ihr Ankündigungen, ein Wiki, Projektmanagement und -dokumentation uvm.