ENTER_DAY 2026
Am 30. September fand der Willkommenstag für unsere Studienanfänger*innen statt. Hier finden Sie den Stream und die Präsentations-Folien.
Hier finden Sie alle Neuigkeiten rund um die Fakultät, aus der Forschung und der Lehre. Halten Sie sich am Laufenden über Vorträge, Auszeichnungen, Veranstaltungen der Studienvertretung und mehr.
Frauen* sind in den MINT-Disziplinen weiterhin unterrepräsentiert. Darauf weist der International Day of Women and Girls in Science am 11. Februar hin. Auf der "Women* in Science"-Seite stellen Wissenschaftlerinnen* unserer Fakultät sich und ihre Arbeit vor.
Am 30. September fand der Willkommenstag für unsere Studienanfänger*innen statt. Hier finden Sie den Stream und die Präsentations-Folien.
Mit Beginn der neuen Funktionsperiode im Oktober 2026 übernimmt ein neues Dekane-Team die Fakultätsleitung. Auch die Studienprogrammleitung ist neu…
Charlotte Schwammel hat im Bachelor Lehramt Digitale Grundbildung und Informatik studiert und berichtet von ihren Erfahrungen im Studium.
Die beiden Filme werden erstmals am 21.09.2026 auf ORF III ausgestrahlt. Werner Gruber (COSY) führt durch das Universum der KI und befragt nationale…
Der Beitrag "KI: Entwickler warnen vor eigener Technologie" ist bis 13.10.2026 abrufbar.
Das Förderungsstipendium wird für die Durchführung einer noch nicht abgeschlossenen wissenschaftlichen Arbeit (Diplomarbeit, Magister-/Masterarbeit,…
Die Subeinheit VDA lädt alle Interessierten sehr herzlich zum Talk am 14. Oktober 2026 ein.
Die Subeinheit VDA lädt alle Interessierten sehr herzlich zum Talk am 16. Dezember 2026 ein.
Die Fakultät für Informatik lädt ein zur Antrittsvorlesung von Prof. Han van der Aa (Prozessorientierte Informationssysteme) und Prof. Bernhard Standl…
Cluster: Algorithms and Computing
(hybrid)
Titel: "Joint Multi-modal Representations for Clustering and Anomaly Detection"
Titel: "Systematic MLOps and RLOps Engineering: Architectural Knowledge, Comprehension Models, Conformance Assessment and Pipeline Generation"
hybrid
Titel: "Clustering for Representation Learning and Causal Feature Learning"
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