Praktika für Schüler:innen
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119 Praktika gefunden
Ort: Krems a.d. Donau
Organisation: IMC Fachhochschule Krems GmbH
Zeitraum: 01.07.2024 bis 26.07.2024
Tätigkeiten: Den Schüler:innen werden als Einführung die relevanten Arbeitstechniken vermittelt. Dazu zählen unter anderem der korrekte Aufbau und die Handhabung von Apparaturen für chemische Reaktionen (Destillationen, etc.), das Herstellen von Lösungen und Proben und das Durchführen von Verdünnungsreihen. Sie erlernen Methoden zur Extraktion und Aufreinigung von Stoffen aus Gemischen. Für die Analyse werden sie unter anderem mit Spektrophotometern arbeiten und Dünnschichtchromatographie verwenden. Mit diesen Techniken werden sie dann Experimente im Rahmen des Projektes „Stereoselective Molecular Recognition Materials“ unterstützen. Hierfür werden sie sowohl Methoden der organischen als auch der analytischen Chemie nutzen. Weiters werden die Schüler:innen auch weitere Bereich der Chemie kennenlernen, wie z. B. Biochemie und Bioanalytische Verfahren wie zB ELISA oder Western Blot.
Ort: Niklasdorf
Organisation: JOANNEUM RESEARCH Forschungsgesellschaft mbH
Zeitraum: 01.07.2024 bis 31.07.2024
Tätigkeiten: Mitarbeit in der generativen Fertigung mittels Pulverbett-Technologie (3D-Druck) und Laserauftragschweißen (L-DED) an einer Roboterstation.
Im Rahmen der Grundlagenforschung als auch in konkreten F&E-Projekten
aus der Industrie wird der Praktikant bei den bestehenden Aktivitäten im Bereich der additiven Fertigung mitarbeiten. Dies beinhaltet die Mitarbeit sowohl in der wissenschftlichen Versuchsplanung als auch bei der Durchführung der Experimente (Betrieb und Steuerung der Laseranlage), Datenauswertung, Qualitätskontrolle durch metallographische Schliffe (Probenpräparation, Mikroskopie, Untersuchungen im Raster-Elektronenmikroskop) sowie die Dokumentation der Ergebnisse.
Bei den genannten Tätigkeiten handelt es sich um Tätigkeiten, die normalerweise von wissenschaftlichem oder hochqualifiziertem technischen Personal durchgeführt werden. Diese Tätigkeiten werden vom Praktikant bzw.
der Praktikantin nach Einschulung durch qualifiziertes Personal auch teilweise völlig selbstständig durchgeführt.
Im Rahmen der Grundlagenforschung als auch in konkreten F&E-Projekten
aus der Industrie wird der Praktikant bei den bestehenden Aktivitäten im Bereich der additiven Fertigung mitarbeiten. Dies beinhaltet die Mitarbeit sowohl in der wissenschftlichen Versuchsplanung als auch bei der Durchführung der Experimente (Betrieb und Steuerung der Laseranlage), Datenauswertung, Qualitätskontrolle durch metallographische Schliffe (Probenpräparation, Mikroskopie, Untersuchungen im Raster-Elektronenmikroskop) sowie die Dokumentation der Ergebnisse.
Bei den genannten Tätigkeiten handelt es sich um Tätigkeiten, die normalerweise von wissenschaftlichem oder hochqualifiziertem technischen Personal durchgeführt werden. Diese Tätigkeiten werden vom Praktikant bzw.
der Praktikantin nach Einschulung durch qualifiziertes Personal auch teilweise völlig selbstständig durchgeführt.
Ort: Niklasdorf
Organisation: JOANNEUM RESEARCH Forschungsgesellschaft mbH
Zeitraum: 01.08.2024 bis 31.08.2024
Tätigkeiten: Mitarbeit in der generativen Fertigung mittels Pulverbett-Technologie (3D-Druck) und Laserauftragschweißen (L-DED) an einer Roboterstation.
Im Rahmen der Grundlagenforschung als auch in konkreten F&E-Projekten
aus der Industrie wird der Praktikant bei den bestehenden Aktivitäten im Bereich der additiven Fertigung mitarbeiten. Dies beinhaltet die Mitarbeit sowohl in der wissenschftlichen Versuchsplanung als auch bei der Durchführung der Experimente (Betrieb und Steuerung der Laseranlage), Datenauswertung, Qualitätskontrolle durch metallographische Schliffe (Probenpräparation, Mikroskopie, Untersuchungen im Raster-Elektronenmikroskop) sowie die Dokumentation der Ergebnisse.
Bei den genannten Tätigkeiten handelt es sich um Tätigkeiten, die normalerweise von wissenschaftlichem oder hochqualifiziertem technischen Personal durchgeführt werden. Diese Tätigkeiten werden vom Praktikant bzw.
der Praktikantin nach Einschulung durch qualifiziertes Personal auch teilweise völlig selbstständig durchgeführt.
Im Rahmen der Grundlagenforschung als auch in konkreten F&E-Projekten
aus der Industrie wird der Praktikant bei den bestehenden Aktivitäten im Bereich der additiven Fertigung mitarbeiten. Dies beinhaltet die Mitarbeit sowohl in der wissenschftlichen Versuchsplanung als auch bei der Durchführung der Experimente (Betrieb und Steuerung der Laseranlage), Datenauswertung, Qualitätskontrolle durch metallographische Schliffe (Probenpräparation, Mikroskopie, Untersuchungen im Raster-Elektronenmikroskop) sowie die Dokumentation der Ergebnisse.
Bei den genannten Tätigkeiten handelt es sich um Tätigkeiten, die normalerweise von wissenschaftlichem oder hochqualifiziertem technischen Personal durchgeführt werden. Diese Tätigkeiten werden vom Praktikant bzw.
der Praktikantin nach Einschulung durch qualifiziertes Personal auch teilweise völlig selbstständig durchgeführt.
Ort: Niklasdorf
Organisation: JOANNEUM RESEARCH Forschungsgesellschaft mbH
Zeitraum: 01.07.2024 bis 31.07.2024
Tätigkeiten: Die Funktionalisierung von Oberflächen durch das Aufbringen von nanostrukturierten Schichten ist ein
wichtiges Teilgebiet der Nano- und Werkstofftechnologien. Auf diese Weise können neue Produkte mit
speziellen Eigenschaften, wie z.B. schmutzabweisend, kratzfest, biokompatibel, antiadhesive,
hochreflektierend, etc. realisiert werden. Das Institut MATERIALS beschäftigt sich mit der Erforschung und
Entwicklung von funktionellen Beschichtungen. Ziele sind es, die Herstellprozesse zu charakterisieren und den
Einfluss der Prozessparameter auf die Schichteigenschaften zu untersuchen.
In Hinblick auf die Umwelt- und Klimathematik wird speziell an Schichten geforscht, die verringerten
Energieverbrauch von Motoren und Maschinen durch Reibungsreduzierung ermöglichen, sowie an Schichten
für eine erhöhte Effizienz von Elektrolyseuren zur Umwandlung und Speicherung von elektrischer Energie in
Wasserstoff.
Der/die PraktikantIn wird in Forschungs- und Entwicklungsprojekten der JOANNEUM RESEARCH in diesem
Themenbereich unter Anleitung verschiedenste Tätigkeiten durchführen, die von der Literaturrecherche über
die Probenvorbereitung, Abscheidung von Beschichtungen und deren Charakterisierung bis hin zur
Datenauswertung und Berichtserstellung reichen.
wichtiges Teilgebiet der Nano- und Werkstofftechnologien. Auf diese Weise können neue Produkte mit
speziellen Eigenschaften, wie z.B. schmutzabweisend, kratzfest, biokompatibel, antiadhesive,
hochreflektierend, etc. realisiert werden. Das Institut MATERIALS beschäftigt sich mit der Erforschung und
Entwicklung von funktionellen Beschichtungen. Ziele sind es, die Herstellprozesse zu charakterisieren und den
Einfluss der Prozessparameter auf die Schichteigenschaften zu untersuchen.
In Hinblick auf die Umwelt- und Klimathematik wird speziell an Schichten geforscht, die verringerten
Energieverbrauch von Motoren und Maschinen durch Reibungsreduzierung ermöglichen, sowie an Schichten
für eine erhöhte Effizienz von Elektrolyseuren zur Umwandlung und Speicherung von elektrischer Energie in
Wasserstoff.
Der/die PraktikantIn wird in Forschungs- und Entwicklungsprojekten der JOANNEUM RESEARCH in diesem
Themenbereich unter Anleitung verschiedenste Tätigkeiten durchführen, die von der Literaturrecherche über
die Probenvorbereitung, Abscheidung von Beschichtungen und deren Charakterisierung bis hin zur
Datenauswertung und Berichtserstellung reichen.
Ort: Niklasdorf
Organisation: JOANNEUM RESEARCH Forschungsgesellschaft mbH
Zeitraum: 01.08.2024 bis 31.08.2024
Tätigkeiten: Die Funktionalisierung von Oberflächen durch das Aufbringen von nanostrukturierten Schichten ist ein wichtiges Teilgebiet der Nano- und Werkstofftechnologien. Auf diese Weise können neue Produkte mit
speziellen Eigenschaften, wie z.B. schmutzabweisend, kratzfest, biokompatibel, antiadhesive, hochreflektierend, etc. realisiert werden. Das Institut MATERIALS beschäftigt sich mit der Erforschung und Entwicklung von funktionellen Beschichtungen. Ziele sind es, die Herstellprozesse zu charakterisieren und den
Einfluss der Prozessparameter auf die Schichteigenschaften zu untersuchen.
In Hinblick auf die Umwelt- und Klimathematik wird speziell an Schichten geforscht, die verringerten Energieverbrauch von Motoren und Maschinen durch Reibungsreduzierung ermöglichen, sowie an Schichten für eine erhöhte Effizienz von Elektrolyseuren zur Umwandlung und Speicherung von elektrischer Energie in Wasserstoff.
Der/die PraktikantIn wird in Forschungs- und Entwicklungsprojekten der JOANNEUM RESEARCH in diesem Themenbereich unter Anleitung verschiedenste Tätigkeiten durchführen, die von der Literaturrecherche über
die Probenvorbereitung, Abscheidung von Beschichtungen und deren Charakterisierung bis hin zur Datenauswertung und Berichtserstellung reichen.
speziellen Eigenschaften, wie z.B. schmutzabweisend, kratzfest, biokompatibel, antiadhesive, hochreflektierend, etc. realisiert werden. Das Institut MATERIALS beschäftigt sich mit der Erforschung und Entwicklung von funktionellen Beschichtungen. Ziele sind es, die Herstellprozesse zu charakterisieren und den
Einfluss der Prozessparameter auf die Schichteigenschaften zu untersuchen.
In Hinblick auf die Umwelt- und Klimathematik wird speziell an Schichten geforscht, die verringerten Energieverbrauch von Motoren und Maschinen durch Reibungsreduzierung ermöglichen, sowie an Schichten für eine erhöhte Effizienz von Elektrolyseuren zur Umwandlung und Speicherung von elektrischer Energie in Wasserstoff.
Der/die PraktikantIn wird in Forschungs- und Entwicklungsprojekten der JOANNEUM RESEARCH in diesem Themenbereich unter Anleitung verschiedenste Tätigkeiten durchführen, die von der Literaturrecherche über
die Probenvorbereitung, Abscheidung von Beschichtungen und deren Charakterisierung bis hin zur Datenauswertung und Berichtserstellung reichen.
Ort: Klagenfurt
Organisation: Lakeside Labs GmbH
Zeitraum: 15.07.2024 bis 09.08.2024
Tätigkeiten: Die Schülerinnen und Schüler verwenden Arduino Nano 33 BLE-Boards, welche eine Vielzahl von Sensoren enthalten, und testen die Leistung der Rechenplatinen für Beispiele des maschinellen Lernens (ML) in den folgenden Schritten:
- Verwendung verfügbarer Tutorials, um die Boards für das Testen der ML-Beispiele einzurichten. Dies kann eine manuelle Einrichtung von TensorFlow beinhalten (wie im Tutorial beschrieben).
Nach einem schrittweisen Ansatz beginnen die Schülerinnen und Schüler mit der Nutzung der verfügbaren Tutorials, um die Boards richtig einzurichten, einschließlich der manuellen Konfiguration von TensorFlow, wie in den Anleitungsmaterialien beschrieben. Diese Grundlage ermöglicht es den Schülerinnen und Schülern, die Boards nacheinander mit spezifischen ML-Beispielen zu testen, wie z.B. Sprach- und Gestenerkennung. Außerdem werden die Schülerinnen und Schüler die von den Sensoren erfassten Daten auf dem Bildschirm visualisieren. Nach der Datenvisualisierung wird der Prozess mit dem Training des TensorFlow-Modells fortgesetzt und mit der Klassifizierung der Daten der Inertial Measurement Unit (IMU) abgeschlossen. Dieser strukturierte Weg erleichtert nicht nur den allmählichen Aufbau von Wissen und Fähigkeiten, sondern macht das komplexe Gebiet des maschinellen Lernens auch für Anfänger zugänglich und ansprechend.
Voraussetzungen:
Einige Programmierkenntnisse (z.B. Python) können hilfreich sein
Fähigkeit Tutorials zu folgen
Grundkenntnisse Englisch
Die Lakeside Labs sind ein Cluster für Forschung und Innovation im Bereich der Informations- und Kommunikationstechnik. Im Zentrum steht dabei das Zukunftsthema selbstorganisierende vernetzte Systeme. Die Nähe zur Universität Klagenfurt erlaubt einen guten Einblick und Informationen zu einem technischen Studium.
- Verwendung verfügbarer Tutorials, um die Boards für das Testen der ML-Beispiele einzurichten. Dies kann eine manuelle Einrichtung von TensorFlow beinhalten (wie im Tutorial beschrieben).
Nach einem schrittweisen Ansatz beginnen die Schülerinnen und Schüler mit der Nutzung der verfügbaren Tutorials, um die Boards richtig einzurichten, einschließlich der manuellen Konfiguration von TensorFlow, wie in den Anleitungsmaterialien beschrieben. Diese Grundlage ermöglicht es den Schülerinnen und Schülern, die Boards nacheinander mit spezifischen ML-Beispielen zu testen, wie z.B. Sprach- und Gestenerkennung. Außerdem werden die Schülerinnen und Schüler die von den Sensoren erfassten Daten auf dem Bildschirm visualisieren. Nach der Datenvisualisierung wird der Prozess mit dem Training des TensorFlow-Modells fortgesetzt und mit der Klassifizierung der Daten der Inertial Measurement Unit (IMU) abgeschlossen. Dieser strukturierte Weg erleichtert nicht nur den allmählichen Aufbau von Wissen und Fähigkeiten, sondern macht das komplexe Gebiet des maschinellen Lernens auch für Anfänger zugänglich und ansprechend.
Voraussetzungen:
Einige Programmierkenntnisse (z.B. Python) können hilfreich sein
Fähigkeit Tutorials zu folgen
Grundkenntnisse Englisch
Die Lakeside Labs sind ein Cluster für Forschung und Innovation im Bereich der Informations- und Kommunikationstechnik. Im Zentrum steht dabei das Zukunftsthema selbstorganisierende vernetzte Systeme. Die Nähe zur Universität Klagenfurt erlaubt einen guten Einblick und Informationen zu einem technischen Studium.
Ort: Klagenfurt
Organisation: Lakeside Labs GmbH
Zeitraum: 15.07.2024 bis 09.08.2024
Tätigkeiten: Die Schülerinnen und Schüler verwenden Arduino Nano 33 BLE-Boards, welche eine Vielzahl von Sensoren enthalten, und testen die Leistung der Rechenplatinen für Beispiele des maschinellen Lernens (ML) in den folgenden Schritten:
- Verwendung verfügbarer Tutorials, um die Boards für das Testen der ML-Beispiele einzurichten. Dies kann eine manuelle Einrichtung von TensorFlow beinhalten (wie im Tutorial beschrieben).
Nach einem schrittweisen Ansatz beginnen die Schülerinnen und Schüler mit der Nutzung der verfügbaren Tutorials, um die Boards richtig einzurichten, einschließlich der manuellen Konfiguration von TensorFlow, wie in den Anleitungsmaterialien beschrieben. Diese Grundlage ermöglicht es den Schülerinnen und Schülern, die Boards nacheinander mit spezifischen ML-Beispielen zu testen, wie z.B. Sprach- und Gestenerkennung. Außerdem werden die Schülerinnen und Schüler die von den Sensoren erfassten Daten auf dem Bildschirm visualisieren. Nach der Datenvisualisierung wird der Prozess mit dem Training des TensorFlow-Modells fortgesetzt und mit der Klassifizierung der Daten der Inertial Measurement Unit (IMU) abgeschlossen. Dieser strukturierte Weg erleichtert nicht nur den allmählichen Aufbau von Wissen und Fähigkeiten, sondern macht das komplexe Gebiet des maschinellen Lernens auch für Anfänger zugänglich und ansprechend.
Voraussetzungen:
Einige Programmierkenntnisse (z.B. Python) können hilfreich sein
Fähigkeit Tutorials zu folgen
Grundkenntnisse Englisch
Die Lakeside Labs sind ein Cluster für Forschung und Innovation im Bereich der Informations- und Kommunikationstechnik. Im Zentrum steht dabei das Zukunftsthema selbstorganisierende vernetzte Systeme. Die Nähe zur Universität Klagenfurt erlaubt einen guten Einblick und Informationen zu einem technischen Studium.
- Verwendung verfügbarer Tutorials, um die Boards für das Testen der ML-Beispiele einzurichten. Dies kann eine manuelle Einrichtung von TensorFlow beinhalten (wie im Tutorial beschrieben).
Nach einem schrittweisen Ansatz beginnen die Schülerinnen und Schüler mit der Nutzung der verfügbaren Tutorials, um die Boards richtig einzurichten, einschließlich der manuellen Konfiguration von TensorFlow, wie in den Anleitungsmaterialien beschrieben. Diese Grundlage ermöglicht es den Schülerinnen und Schülern, die Boards nacheinander mit spezifischen ML-Beispielen zu testen, wie z.B. Sprach- und Gestenerkennung. Außerdem werden die Schülerinnen und Schüler die von den Sensoren erfassten Daten auf dem Bildschirm visualisieren. Nach der Datenvisualisierung wird der Prozess mit dem Training des TensorFlow-Modells fortgesetzt und mit der Klassifizierung der Daten der Inertial Measurement Unit (IMU) abgeschlossen. Dieser strukturierte Weg erleichtert nicht nur den allmählichen Aufbau von Wissen und Fähigkeiten, sondern macht das komplexe Gebiet des maschinellen Lernens auch für Anfänger zugänglich und ansprechend.
Voraussetzungen:
Einige Programmierkenntnisse (z.B. Python) können hilfreich sein
Fähigkeit Tutorials zu folgen
Grundkenntnisse Englisch
Die Lakeside Labs sind ein Cluster für Forschung und Innovation im Bereich der Informations- und Kommunikationstechnik. Im Zentrum steht dabei das Zukunftsthema selbstorganisierende vernetzte Systeme. Die Nähe zur Universität Klagenfurt erlaubt einen guten Einblick und Informationen zu einem technischen Studium.
Ort: Bruck an der Mur
Organisation: mea IT Services e.U.
Zeitraum: 01.07.2024 bis 31.07.2024
Tätigkeiten: Im Rahmen des Praktikums wird die Praktikantin bzw. der Praktikant intensiv in die Welt der Künstlichen Intelligenz (KI) und Webentwicklung eingeführt. Der Fokus liegt darauf, wie einfache bis komplexe Aufgabenstellungen durch den Einsatz von KI-Technologien eigenständig gelöst werden können. Dies umfasst ein breites Spektrum an Tätigkeiten, von der Konzeption über die Entwicklung bis hin zur Implementierung von KI-basierten Lösungen. Besonderes Augenmerk wird darauf gelegt, den Praktikanten zu befähigen, mit minimalem Vorwissen Lösungen durch Programmierung zu erstellen. Hierdurch sollen sie nicht nur praktische Erfahrungen in der Entwicklung von Softwarelösungen sammeln, sondern auch ein tiefgreifendes Verständnis für die Potenziale und Herausforderungen im Bereich der KI und Technologieentwicklung erlangen. Das Praktikum bietet eine hervorragende Gelegenheit, an realen Projekten mitzuarbeiten, die Fähigkeiten im Bereich der Softwareentwicklung zu schärfen und Einblicke in die fortschrittlichen Arbeitsweisen eines innovativen Technologieunternehmens zu erhalten.
Ort: Bruck an der Mur
Organisation: mea IT Services e.U.
Zeitraum: 01.08.2024 bis 31.08.2024
Tätigkeiten: Im Rahmen des Praktikums wird die Praktikantin bzw. der Praktikant intensiv in die Welt der Künstlichen Intelligenz (KI) und Webentwicklung eingeführt. Der Fokus liegt darauf, wie einfache bis komplexe Aufgabenstellungen durch den Einsatz von KI-Technologien eigenständig gelöst werden können. Dies umfasst ein breites Spektrum an Tätigkeiten, von der Konzeption über die Entwicklung bis hin zur Implementierung von KI-basierten Lösungen. Besonderes Augenmerk wird darauf gelegt, den Praktikanten zu befähigen, mit minimalem Vorwissen Lösungen durch Programmierung zu erstellen. Hierdurch sollen sie nicht nur praktische Erfahrungen in der Entwicklung von Softwarelösungen sammeln, sondern auch ein tiefgreifendes Verständnis für die Potenziale und Herausforderungen im Bereich der KI und Technologieentwicklung erlangen. Das Praktikum bietet eine hervorragende Gelegenheit, an realen Projekten mitzuarbeiten, die Fähigkeiten im Bereich der Softwareentwicklung zu schärfen und Einblicke in die fortschrittlichen Arbeitsweisen eines innovativen Technologieunternehmens zu erhalten.
Ort: Med UNI Innsbruck
Organisation: Medizinische Universität Innsbruck - Dep.f. Med. Statistik, Informatik & Gesundheitsökonomie
Zeitraum: 15.07.2024 bis 30.08.2024
Tätigkeiten: Im Rahmen des Praktikums sollen Medizinische Datensätze für die zeitreihenbasierte Analyse vorbereitet werden sowie in entsprechende Tools des oben beschriebenen Projektes importiert und versuchsweise (zumindest) deskriptiv ausgewertet werden (Stichworte: Influx DB, Grafana). Weiters sollen für die (verteilungsbasierte) Erstellung von synthetischen Daten entsprechende AI basierte Tools getestet bzw. evaluiert werden. Erwartete Ergebnisse sind einerseits neue Datensätze für die im Projekt PRESENT vorgesehenen Use Cases, Erfahrungen mit im Test befindlichen SW-Tools als auch ein Know-How Gewinn des/der beteiligten Praktikanten/in.
Praktikumsdauer ca. 4 Wochen im Sommer, nach Vereinbarung)
Praktikumsdauer ca. 4 Wochen im Sommer, nach Vereinbarung)