The goal of this bachelor project is to familiarize students with the basics of machine learning and the development process of a fully functional deep learning-based computer vision model.
Participants will be implementing different steps of a machine learning pipeline and will need to identify and solve various upcoming problems.
While we encourage to work as a group, each participant is expected to acquire a solid knowledge base during the project.
Note that the number of participants in this project is strictly limited. If you want to participate in this course, please send an email to peter.roch@uni-due.de or bijan.shahbaz-nejad@uni-due.de to indicate your interest. You will then be added to the moodle course, where the procedures and the project material will be made available. The kick-off meeting will take place on April 14th 2026 from 10:15 a.m. in the RoboticsLab (Room SA-316), further registration is not possible. Participation in the kickoff meeting is mandatory.
This course may be held in German and English depending on the participants. The project is suitable for students at the bachelor level – However, we recommend previous knowledge in python and machine learning frameworks (like PyTorch, TensorFlow, scikit-learn).
In dieser Vorlesung werden Aspekte, Funktionen und Kommunikationsprotokolle TCP/IP-basierter Netze behandelt. Dabei werden einerseits bereits in „Kommunikationsnetze 1“ angesprochene Themen vertieft, andererseits werden aber auch dort nicht behandelte, für das heutige Internet wichtige Themenbereiche behandelt. Inhalte im Einzelnen:
- Überblick über Grundbegriffe der technischen Kommunikation, der geschichteten Protokollarchitekturen und das OSI-Referenzmodell
- Routing und Routing-Protokolle
- Mechanismen und Protokolle der Transportschicht
- Infrastruktur-Protokolle
- Drahtlose und mobile Netzwerke
- Internet der Dinge
Praktische Übungen vertiefen die theoretischen Grundlagen durch die Verwendung und Implementierung von Protokollen und Anwendungen, deren Schwerpunkt die Netzwerkkommunikation darstellt. Dadurch können die in der Vorlesung vorgestellten Inhalte im realen System erprobt werden, um Praxiskenntnisse im Umgang mit den vorgestellten Konzepten und Protokollen zu erwerben.
Ort und Zeit:
Zum gegenwärtigen Zeitpunkt planen wir diesen Kurs für alle Studierenden, die daran teilnehmen möchten und können, als Präsenzveranstaltung anzubieten. Weitere Online-Angebote werden zu Beginn des Kurses diskutiert.
Weitere Einzelheiten werden hier vor Beginn der Vorlesung veröffentlicht.
Vorlesung: Donnerstags 8 – 10 Uhr, Raum SL 012
Die erste Vorlesung findet am 16.04. statt.
Übung: Mittwochs 10 – 12 Uhr, Raum SE 108
Die erste Übung findet am 22.04. statt.
Prüfung:
Zum Modul erfolgt eine modulbezogene Prüfung in der Gestalt einer Klausur über die gemeinsamen Ziele von Vorlesung und Übung (in der Regel: 90 Minuten). Die erfolgreiche Teilnahme an der Übung ist als Prüfungsvorleistung Zulassungsvoraussetzung zur Modulprüfung.
Einträge im LSF: Vorlesung und Übung
Moodle-Kurs: https://lehre.moodle.uni-due.de/course/view.php?id=11901
This lecture at the Master level covers the fundamentals of past and recent pervasive computing research with a specific focus on the following areas:
- System-support and programming abstractions for adaptive distributed applications
- Recognition, modelling and management aspects of contextual information
- User interface examples and guidelines for pervasive computing applications
Students participating in this course should have at least basic knowledge in the areas of networking and database technology. Knowledge in machine learning and human-computer-interaction could be beneficial but is not mandatory.
The practical exercises will focus system-support for adaptive distributed applications. As part of the exercises, students will be developing a communication middleware for spontaneously networked devices using an object-oriented programming language such as Java or C#.
Place and Time:
Lectures: Tuesdays 14 – 16 Uhr, Room SE 111
Exercises: Tuesdays 16 – 18 Uhr, Room SE 111
More Information:
To participate in the course, please register at the Moodle page of the course. The subscription password will be given out during the first lecture.
Die Veranstaltung (2V+2Ü) setzt die in den vorherigen Semestern gelernten grundlegenden Konzepte und Methoden der objektorientierten Programmierung (OOP) in C++ um.
Inhalte im Einzelnen:
- OO-Analyse, -Design und -Modellierung mit UML
- C++ als Erweiterung von C
- Zeigerkonzepte
- Klassen, Klassen-Hierarchien, einfache und mehrfache Vererbung, Zugriffsschutzmechanismen, virtuelle Basisklassen, virtuelle Funktionen, statisches und dynamisches Binden, Typisierung und Typkonvertierungen
- Funktions- und Operator-Überladen
- Exception Handling
- Templates
- Modularität, Namespaces
- Threads
- Streams
- Standard Template Library (z.B. Algorithmen, Iteratoren, Container)
- kleine Projektbeispiele aus den Anwendungsbereichen der Ingenieurwissenschaften.
Die Veranstaltung findet auf deutsch statt.
Ort und Zeit:
Zum gegenwärtigen Zeitpunkt planen wir diesen Kurs für alle Studierenden, die daran teilnehmen möchten und können, als Präsenzveranstaltung anzubieten. Zusätzlich werden wir über die Moodle Seite des Kurses Videoaufzeichnungen bereitstellen, die in den vorangegangenen Semestern erstellt wurden.
Die Vorlesungen finden Donnerstags von 10.00 – 12.00 Uhr in Raum S-L 012 statt. (Deutsch-Englisch)
Die Übungen finden Donnerstags von 12.00 – 14.00 Uhr in Raum S-L 012 statt. (Englisch)
Bitte melden Sie sich auf der Moodle Seite des Kurses an, damit wir Sie über etwaige Änderungen auf dem Laufenden halten können.
Das Passwort zur Selbsteinschreibung wird in der Vorlesung bekannt gegeben. Die Selbsteinschreibung ist bis Ende Oktober möglich.
Prüfung:
Um zur Prüfung zugelassen zu werden, sind 60% der möglichen Punkte in den ersten 11 Übungsaufgaben erforderlich.
An important goal of the University of Duisburg-Essen is to increase the number of startups that transform innovative research results into sustainable businesses. To reach this goal, it is necessary to connect researchers that have generated promising results with business advisors and innovation coaches of the university who help scientists successfully launch new businesses.
The goal of this project group is to design and implement a web-based tool that supports the advisors and coaches of the university in identifying research groups or researchers that are working on innovative topics. As basis for the project, the participants can apply and refine existing approaches to support innovation scouting that have been developed as part of the GUIDE project. The tool will encompass a web-crawler-based backend that extracts and organizes relevant information from the web pages of the university. On top of this backend, the tool will provide a rich visualization that enables coaches to generate overviews that enables them to drill down into details.
From a technical perspective, the project will cover modern web-based application development using Docker, Elasticsearch, Python (FastAPI) and Javascript (Angular). For the development process, the project group will follow an agile approach (SCRUM) where requirements are defined and implemented in short iterations. From a theoretical perspective, the project group will cover concepts from information retrieval, data mining, and natural language processing (NLP). Thereby, participants will prepare individual seminar presentations and papers on topics related to language models, topic modelling, semantic search, and related techniques that support intelligent information extraction and retrieval from unstructured web data.
The kickoff meeting for this course will take place on Tuesday, April 14th, 2026 from 8.00h to 12.00h in SA-126. The admission is managed centrally. If you have questions regarding this course, please contact Marcus Handte or Arman Arzani.
Tutors: Peter Roch, Bijan Shahbaz Nejad,
Computer Vision is an emerging technology with numerous applications. Since computers and GPUs became more powerful, AI could be applied to an increasing number of existing problems.
The goal of this seminar is to familiarize students with central challenges and state-of-the-art technologies in the area of generative AI and computer vision. Students will choose one topic out of:
- Variational Autoencoders
- Generative Adversarial Networks
- Diffusion Models
- Image-to-Image Generation
- Sketch-to-Image Generation
- Conditional Image Generation
- Text-to-Image Generation
- Image Enhancement
Each student then gains expert knowledge on their topic by reading relevant literature, prepares a scientific survey and holds a presentation.
Note that the number of participants in this project is strictly limited. If you want to participate in this course, please send an email to peter.roch@uni-due.de or bijan.shahbaz-nejad@uni-due.de to indicate your interest.
You will then be added to the Moodle course, where the procedures and the seminar material will be made available. The kick-off meeting will take place on April 14th at 09:00 am in room SA-316, further registration is not possible. Participation in the kickoff meeting is mandatory. This course may be held in German and English depending on the participants. The seminar is suitable for students at the bachelor student level. If you are not sure whether you fulfill the requirements or if you have any questions, please send us an email.