Praktika für Schüler:innen
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133 Praktika gefunden
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: Innsbruck
Organisation: Leopold-Franzens Universität Innsbruck
Institut für Ionenphysik und Angewandte Physik
Institut für Ionenphysik und Angewandte Physik
Zeitraum: 12.08.2024 bis 06.09.2024
Tätigkeiten: Die Eigenschaften von kleinen Komplexen aus Metallatomen, sogenannten Clustern, hängen oft stark von der Anzahl der Atome ab. Im vorliegenden Praktikum werden verschieden große Metallcluster durch Pickup in mehrfachgeladene superfluide Heliumtröpfchen erzeugt und massenspektrometrisch analysiert. Einerseits wird die Stabilität anhand von Fragmentation durch Stöße mit Edelgasatomen untersucht und die Reaktivität mit einfachen Gasen als Funktion der Clustergröße erforscht.
Die Praktikantin bzw. der Praktikant wird bei diesen Messungen von einer erfahrenen Doktorandin unterstützt und sollte nach wenigen Tagen in der Lage sein die Steuerungssoftware der Forschungsapparatur zu bedienen sowie bei der Auswertung der Massenspektren aktiv mitzuarbeiten.
Auch beim Austausch der Proben wird die Unterstützung der Praktikantin bzw. des Praktikanten erwartet. Dabei lernt man einiges über Vakuumtechnik und je nach Art der Probe können auch einfache Arbeiten in der Werkstatt für Studierende durchzuführen sein.
Die Praktikantin bzw. der Praktikant wird bei diesen Messungen von einer erfahrenen Doktorandin unterstützt und sollte nach wenigen Tagen in der Lage sein die Steuerungssoftware der Forschungsapparatur zu bedienen sowie bei der Auswertung der Massenspektren aktiv mitzuarbeiten.
Auch beim Austausch der Proben wird die Unterstützung der Praktikantin bzw. des Praktikanten erwartet. Dabei lernt man einiges über Vakuumtechnik und je nach Art der Probe können auch einfache Arbeiten in der Werkstatt für Studierende durchzuführen sein.
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)
Ort: Leoben
Organisation: Montanuniversität Leoben - Lehrstuhl für Abfallverwertungstechnik und Abfallwirtschaft
Zeitraum: 08.07.2024 bis 02.08.2024
Tätigkeiten: Textilrecycling von gebrauchten Kleidungsstücken, die sich nicht mehr für ReUse eignen, wird immer wichtiger. Im Rahmen des Praktikums sollen zahlreiche Sport-, Heim- und Bekleidungstextilien auf ihren Gehalt an verschiedenen Halogenen (Chlor, Fluor, Brom) sowie Schwefel mittels kalorimetrischem Aufschluss und nachfolgender Ionenchromatographischer Messung untersucht werden. Die Schülerin/der Schüler wird aktiv in die Vorbereitungen, Messungen und Auswertungen von einer Reihe ausgewählter Textilproben eingebunden, wird bestimmte Schritte selbst durchführen und wird ebenso die Dateninterpretation unter wissenschaftlicher Begleitung machen.
Die Daten werden in weiterer Folge für den Aufbau einer Datenbank zur sensorgestützten Sortierung von Textilien verwendet.
Die Daten werden in weiterer Folge für den Aufbau einer Datenbank zur sensorgestützten Sortierung von Textilien verwendet.
Ort: Leoben
Organisation: Montanuniversität Leoben - Lehrstuhl für Abfallverwertungstechnik und Abfallwirtschaft
Zeitraum: 08.07.2024 bis 02.08.2024
Tätigkeiten: Textilrecycling von gebrauchten Kleidungsstücken, die sich nicht mehr für ReUse eignen, wird immer wichtiger. Im Rahmen des Praktikums sollen zahlreiche Sport-, Heim- und Bekleidungstextilien auf ihren Gehalt an verschiedenen Metallen (u.a. Sb, Ti, Cr) mittels Nassaufschluss und nachfolgender Messung mit ICP-OES untersucht werden. Die Schülerin/der Schüler wird aktiv in die Vorbereitungen, Messungen und Auswertungen von einer Reihe ausgewählter Textilproben eingebunden, wird bestimmte Schritte selbst durchführen und wird ebenso die Dateninterpretation unter wissenschaftlicher Begleitung machen.
Die Daten werden in weiterer Folge für den Aufbau einer Datenbank zur sensorgestützten Sortierung von Textilien verwendet.
Die Daten werden in weiterer Folge für den Aufbau einer Datenbank zur sensorgestützten Sortierung von Textilien verwendet.
Ort: Leoben
Organisation: Montanuniversität Leoben - Lehrstuhl für Abfallverwertungstechnik und Abfallwirtschaft
Zeitraum: 08.07.2024 bis 02.08.2024
Tätigkeiten: Kunststoffrecycling steht ungebrochen im Fokus medialer Berichterstattung und spielt auch im Green Deal der EU Kommission eine tragende Rolle. Im Rahmen des Praktikums sollen Abfallproben aus der Gelben Sack-Sammlung hinsichtlich recyclingrelevanter Parameter beschrieben werden. Die Schülerin/der Schüler wird aktiv in die Charakterisierung und Messung von Abfallproben eingebunden und diese eigenständig durchführen (Zusammensetzung der Werkstoff(e)). Anschließend wird das Potential der so gewonnen Daten exemplarisch anhand von aktuellen wissenschaftlichen Fragestellungen gezeigt und gemeinsam mit der Schülerin/dem Schüler ausgewertet. Die erhobenen Daten und Auswertungen fließen in den Aufbau einer Datenbank zur Verbesserung des mechanischen Recyclings in Österreich ein.