Praktika für Schüler:innen
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133 Praktika gefunden
Ort: Klagenfurt
Organisation: Universität Klagenfurt Fakultät für Technische Wissenschaften
Zeitraum: 08.07.2024 bis 02.08.2024
Tätigkeiten: Ziel des Praktikums ist das Entwerfen und Realisieren eines Datenloggers auf der mobilen und modularen Sensorplattform. Durch die Aufzeichnung der Sensordaten sollte es in einem weiteren Offline-Schritt möglich sein, die Daten zu einer geschätzten Trajektorie zu prozessieren. Die Sensorplattform erlaubt verschiedene Sensorkonfigurationen zu realisieren, die in verschiedenen Bereichen eingesetzt werden kann. Dies erfordert daher eine möglichst generische Realisierung des Datenloggers. Die Daten sollten weiters die Erzeugung eines Offline-Datensatzes begünstigen. Am Ende des Praktikums ist es möglich, verschiedene Sensoren mittels Qwiic-Connet-Systems von Sparkfun zu verbinden und die erhaltenen Daten auf einem PC (über eine serielle Schnittstelle) oder einer SD-Karte zu übertragen. Die Zeitsynchronisierung, die eindeutige Zuordnung der Sensordaten, und die Umwandlung in gänge Zahlenrepräsentationen ist von großer Notwendigkeit.
Daher werden Schülerinnen und Schüler gesucht, die bereits etwas Programmiererfahrung in C++ und Arduino oder ähnlichen Programmiersprachen haben. Zudem soll es nicht an der Fähigkeit des selbstständigen Arbeiten und der Motivation mangeln.
Daher werden Schülerinnen und Schüler gesucht, die bereits etwas Programmiererfahrung in C++ und Arduino oder ähnlichen Programmiersprachen haben. Zudem soll es nicht an der Fähigkeit des selbstständigen Arbeiten und der Motivation mangeln.
Ort: Klagenfurt
Organisation: Universität Klagenfurt Fakultät für Technische Wissenschaften
Zeitraum: 08.07.2024 bis 02.08.2024
Tätigkeiten: Ziel des Praktikums ist das Entwerfen und Realisieren eines Datenloggers auf der mobilen und modularen Sensorplattform. Durch die Aufzeichnung der Sensordaten sollte es in einem weiteren Offline-Schritt möglich sein, die Daten zu einer geschätzten Trajektorie zu prozessieren. Die Sensorplattform erlaubt verschiedene Sensorkonfigurationen zu realisieren, die in verschiedenen Bereichen eingesetzt werden kann. Dies erfordert daher eine möglichst generische Realisierung des Datenloggers. Die Daten sollten weiters die Erzeugung eines Offline-Datensatzes begünstigen. Am Ende des Praktikums ist es möglich, verschiedene Sensoren mittels Qwiic-Connet-Systems von Sparkfun zu verbinden und die erhaltenen Daten auf einem PC (über eine serielle Schnittstelle) oder einer SD-Karte zu übertragen. Die Zeitsynchronisierung, die eindeutige Zuordnung der Sensordaten, und die Umwandlung in gänge Zahlenrepräsentationen ist von großer Notwendigkeit.
Daher werden Schülerinnen und Schüler gesucht, die bereits etwas Programmiererfahrung in C++ und Arduino oder ähnlichen Programmiersprachen haben. Zudem soll es nicht an der Fähigkeit des selbstständigen Arbeiten und der Motivation mangeln.
Daher werden Schülerinnen und Schüler gesucht, die bereits etwas Programmiererfahrung in C++ und Arduino oder ähnlichen Programmiersprachen haben. Zudem soll es nicht an der Fähigkeit des selbstständigen Arbeiten und der Motivation mangeln.
Ort: Klagenfurt
Organisation: Universität Klagenfurt Fakultät für Technische Wissenschaften
Zeitraum: 08.07.2024 bis 02.08.2024
Tätigkeiten: During this internship, all students will pertake in the following activities:
- Overview of Machine Learning and basic Deep Learning techniques (classification, regression)
- Development of a software code to do Dataset elaboration (normalization of the data)
- Development of a software code to deploy supervised machine learning and deep learning techniques for localization
The internship will have the students exploit software design skills and learn about Machine Learning and Deep Learning. Mathematical concepts and Artificial Intelligence systems will be applied during the project experience.
- Overview of Machine Learning and basic Deep Learning techniques (classification, regression)
- Development of a software code to do Dataset elaboration (normalization of the data)
- Development of a software code to deploy supervised machine learning and deep learning techniques for localization
The internship will have the students exploit software design skills and learn about Machine Learning and Deep Learning. Mathematical concepts and Artificial Intelligence systems will be applied during the project experience.
Ort: Klagenfurt
Organisation: Universität Klagenfurt Fakultät für Technische Wissenschaften
Zeitraum: 08.07.2024 bis 02.08.2024
Tätigkeiten: During this internship, all students will pertake in the following activities:
- Overview of Machine Learning and basic Deep Learning techniques (classification, regression)
- Development of a software code to do Dataset elaboration (normalization of the data)
- Development of a software code to deploy supervised machine learning and deep learning techniques for localization
The internship will have the students exploit software design skills and learn about Machine Learning and Deep Learning. Mathematical concepts and Artificial Intelligence systems will be applied during the project experience.
- Overview of Machine Learning and basic Deep Learning techniques (classification, regression)
- Development of a software code to do Dataset elaboration (normalization of the data)
- Development of a software code to deploy supervised machine learning and deep learning techniques for localization
The internship will have the students exploit software design skills and learn about Machine Learning and Deep Learning. Mathematical concepts and Artificial Intelligence systems will be applied during the project experience.
Ort: St.Pölten
Organisation: Fachhochschule St. Pölten GmbH
Zeitraum: 01.07.2024 bis 31.07.2024
Tätigkeiten: Die Praktikantinnen und Praktikanten arbeiten aktiv an Projekten der Forschungsgruppe „Digitale Technologien“ an der Fachhochschule St. Pölten mit. Der Schwerpunkt liegt darauf, bei der Forschungsarbeit zu Tracking & Tracing Systemen, welche die digitale Vernetzung industrieller Wertschöpfungsketten möglich machen, zu unterstützen.
Hauptaufgaben:
• Markt- und Technologierecherche: Durchführung von Recherchen zur Ermittlung und Bewertung aktueller Technologien im Bereich Asset Tracking. Das umfasst Analysen von Hardware- und Softwarelösungen sowie Analysen von Industrietrends.
• Analyse von Use Cases: Unterstützung bei der Analyse spezifischer Anwendungsfälle in Kooperation mit Industriepartnern, um praktische Herausforderungen und Lösungsansätze im Bereich Asset Tracking zu identifizieren.
• Mitwirkung bei der Systemplanung: Beteiligung an der Planung und Vorbereitung der Implementierung von Tracking-Systemen, einschließlich der Bewertung von Kosten-Nutzen-Aspekten und Investitionsentscheidungen.
• Dokumentation und Präsentation: Aufbereitung und Präsentation der Forschungsergebnisse und Analysen für das Team und Industriepartner.
Lernziele und Kompetenzentwicklung:
• Einblicke in Industrie 4.0: Vertiefung des Verständnisses für die digitale Vernetzung und Tracking-Technologien in der Industrie.
• Praxisnahe Forschungserfahrung: Sammeln von Erfahrungen in angewandter Forschung und Entwicklung in Zusammenarbeit mit Industriebetrieben.
• Fachkompetenz in Tracking & Tracing: Erwerb spezifischer Kenntnisse im Bereich Asset Tracking und dessen Implementierung.
• Teamarbeit und Kommunikationsfähigkeiten: Entwicklung von Fähigkeiten in der Zusammenarbeit mit einem interdisziplinären Team und im Austausch mit Industriepartnern.
Hauptaufgaben:
• Markt- und Technologierecherche: Durchführung von Recherchen zur Ermittlung und Bewertung aktueller Technologien im Bereich Asset Tracking. Das umfasst Analysen von Hardware- und Softwarelösungen sowie Analysen von Industrietrends.
• Analyse von Use Cases: Unterstützung bei der Analyse spezifischer Anwendungsfälle in Kooperation mit Industriepartnern, um praktische Herausforderungen und Lösungsansätze im Bereich Asset Tracking zu identifizieren.
• Mitwirkung bei der Systemplanung: Beteiligung an der Planung und Vorbereitung der Implementierung von Tracking-Systemen, einschließlich der Bewertung von Kosten-Nutzen-Aspekten und Investitionsentscheidungen.
• Dokumentation und Präsentation: Aufbereitung und Präsentation der Forschungsergebnisse und Analysen für das Team und Industriepartner.
Lernziele und Kompetenzentwicklung:
• Einblicke in Industrie 4.0: Vertiefung des Verständnisses für die digitale Vernetzung und Tracking-Technologien in der Industrie.
• Praxisnahe Forschungserfahrung: Sammeln von Erfahrungen in angewandter Forschung und Entwicklung in Zusammenarbeit mit Industriebetrieben.
• Fachkompetenz in Tracking & Tracing: Erwerb spezifischer Kenntnisse im Bereich Asset Tracking und dessen Implementierung.
• Teamarbeit und Kommunikationsfähigkeiten: Entwicklung von Fähigkeiten in der Zusammenarbeit mit einem interdisziplinären Team und im Austausch mit Industriepartnern.
Ort: Klagenfurt
Organisation: Universität Klagenfurt Fakultät für Technische Wissenschaften
Zeitraum: 08.07.2024 bis 02.08.2024
Tätigkeiten: Im Gamedesign geht es um die Erschaffung von Spielwelten. Diese sollten unterschiedliche Schwierigkeitsgrade aufweisen. Die Schwierigkeit hängt unter anderem von der Komplexität ab. Ziel des Praktikums ist es, einen Level-Generator zu entwickeln, der zufällig generierte Spielwelten erstellt. Dabei sollten gewisse Parameter vorgegeben werden, wie Größe der Spielfläche, Komplexität und andere Nebenbedingungen.
Das Projekt ist in folgende Workpackages gegliedert:
WP 1: Auswahl der Spiele, für die Levels generiert werden sollten.
WP 2: Entwickeln des Level-Generators
WP 3: Testen der Ergebnisse und Korrektur von Fehlern
Dieses Praktikum ist sowohl für Schüler_innen mit technischem Hintergrund als auch für Schüler_innen allgemein höherer Schulen geeignet. Programmierkenntnisse (am besten in Python, Java, Netlogo, C#, …) sind von Vorteil. Andere Aufgaben beinhalten Recherche, Entwurf und Dokumentation.
Das Projekt ist in folgende Workpackages gegliedert:
WP 1: Auswahl der Spiele, für die Levels generiert werden sollten.
WP 2: Entwickeln des Level-Generators
WP 3: Testen der Ergebnisse und Korrektur von Fehlern
Dieses Praktikum ist sowohl für Schüler_innen mit technischem Hintergrund als auch für Schüler_innen allgemein höherer Schulen geeignet. Programmierkenntnisse (am besten in Python, Java, Netlogo, C#, …) sind von Vorteil. Andere Aufgaben beinhalten Recherche, Entwurf und Dokumentation.
Ort: Klagenfurt
Organisation: Universität Klagenfurt Fakultät für Technische Wissenschaften
Zeitraum: 08.07.2024 bis 02.08.2024
Tätigkeiten: Im Gamedesign geht es um die Erschaffung von Spielwelten. Diese sollten unterschiedliche Schwierigkeitsgrade aufweisen. Die Schwierigkeit hängt unter anderem von der Komplexität ab. Ziel des Praktikums ist es, einen Level-Generator zu entwickeln, der zufällig generierte Spielwelten erstellt. Dabei sollten gewisse Parameter vorgegeben werden, wie Größe der Spielfläche, Komplexität und andere Nebenbedingungen.
Das Projekt ist in folgende Workpackages gegliedert:
WP 1: Auswahl der Spiele, für die Levels generiert werden sollten.
WP 2: Entwickeln des Level-Generators
WP 3: Testen der Ergebnisse und Korrektur von Fehlern
Dieses Praktikum ist sowohl für Schüler_innen mit technischem Hintergrund als auch für Schüler_innen allgemein höherer Schulen geeignet. Programmierkenntnisse (am besten in Python, Java, Netlogo, C#, …) sind von Vorteil. Andere Aufgaben beinhalten Recherche, Entwurf und Dokumentation.
Das Projekt ist in folgende Workpackages gegliedert:
WP 1: Auswahl der Spiele, für die Levels generiert werden sollten.
WP 2: Entwickeln des Level-Generators
WP 3: Testen der Ergebnisse und Korrektur von Fehlern
Dieses Praktikum ist sowohl für Schüler_innen mit technischem Hintergrund als auch für Schüler_innen allgemein höherer Schulen geeignet. Programmierkenntnisse (am besten in Python, Java, Netlogo, C#, …) sind von Vorteil. Andere Aufgaben beinhalten Recherche, Entwurf und Dokumentation.
Ort: Klagenfurt
Organisation: Universität Klagenfurt Fakultät für Technische Wissenschaften
Zeitraum: 08.07.2024 bis 02.08.2024
Tätigkeiten: Im Gamedesign geht es um die Erschaffung von Spielwelten. Diese sollten unterschiedliche Schwierigkeitsgrade aufweisen. Die Schwierigkeit hängt unter anderem von der Komplexität ab. Ziel des Praktikums ist es, einen Level-Generator zu entwickeln, der zufällig generierte Spielwelten erstellt. Dabei sollten gewisse Parameter vorgegeben werden, wie Größe der Spielfläche, Komplexität und andere Nebenbedingungen.
Das Projekt ist in folgende Workpackages gegliedert:
WP 1: Auswahl der Spiele, für die Levels generiert werden sollten.
WP 2: Entwickeln des Level-Generators
WP 3: Testen der Ergebnisse und Korrektur von Fehlern
Dieses Praktikum ist sowohl für Schüler_innen mit technischem Hintergrund als auch für Schüler_innen allgemein höherer Schulen geeignet. Programmierkenntnisse (am besten in Python, Java, Netlogo, C#, …) sind von Vorteil. Andere Aufgaben beinhalten Recherche, Entwurf und Dokumentation.
Das Projekt ist in folgende Workpackages gegliedert:
WP 1: Auswahl der Spiele, für die Levels generiert werden sollten.
WP 2: Entwickeln des Level-Generators
WP 3: Testen der Ergebnisse und Korrektur von Fehlern
Dieses Praktikum ist sowohl für Schüler_innen mit technischem Hintergrund als auch für Schüler_innen allgemein höherer Schulen geeignet. Programmierkenntnisse (am besten in Python, Java, Netlogo, C#, …) sind von Vorteil. Andere Aufgaben beinhalten Recherche, Entwurf und Dokumentation.
Ort: Klagenfurt
Organisation: Universität Klagenfurt Fakultät für Technische Wissenschaften
Zeitraum: 08.07.2024 bis 02.08.2024
Tätigkeiten: Im Gamedesign geht es um die Erschaffung von Spielwelten. Diese sollten unterschiedliche Schwierigkeitsgrade aufweisen. Die Schwierigkeit hängt unter anderem von der Komplexität ab. Ziel des Praktikums ist es, einen Level-Generator zu entwickeln, der zufällig generierte Spielwelten erstellt. Dabei sollten gewisse Parameter vorgegeben werden, wie Größe der Spielfläche, Komplexität und andere Nebenbedingungen.
Das Projekt ist in folgende Workpackages gegliedert:
WP 1: Auswahl der Spiele, für die Levels generiert werden sollten.
WP 2: Entwickeln des Level-Generators
WP 3: Testen der Ergebnisse und Korrektur von Fehlern
Dieses Praktikum ist sowohl für Schüler_innen mit technischem Hintergrund als auch für Schüler_innen allgemein höherer Schulen geeignet. Programmierkenntnisse (am besten in Python, Java, Netlogo, C#, …) sind von Vorteil. Andere Aufgaben beinhalten Recherche, Entwurf und Dokumentation.
Das Projekt ist in folgende Workpackages gegliedert:
WP 1: Auswahl der Spiele, für die Levels generiert werden sollten.
WP 2: Entwickeln des Level-Generators
WP 3: Testen der Ergebnisse und Korrektur von Fehlern
Dieses Praktikum ist sowohl für Schüler_innen mit technischem Hintergrund als auch für Schüler_innen allgemein höherer Schulen geeignet. Programmierkenntnisse (am besten in Python, Java, Netlogo, C#, …) sind von Vorteil. Andere Aufgaben beinhalten Recherche, Entwurf und Dokumentation.
Ort: Klagenfurt
Organisation: Universität Klagenfurt Fakultät für Technische Wissenschaften
Zeitraum: 08.07.2024 bis 02.08.2024
Tätigkeiten: In diesem Praktikum beschäftigst du dich mit den Mechalino-Schwarmrobotern, die am Institut entwickelt wurden. Die Aufgaben sind breit gefächert: Hierzu gehören der Zusammenbau einiger Schwarmroboter, das Entwerfen einfacher Programme für Experimente und die Dokumentation der Experimentergebnisse durch Videoanalyse.
In diesem Praktikum arbeitest du in einem Team, wobei Aufgaben entsprechend der Vorkenntnisse verteilt werden. Es wird nicht erwartet, dass du alles kannst, jedoch sind Kenntnisse im Löten oder Programmieren hilfreich. Die Betreuung erfolgt auf Englisch, darum sind gute Englischkenntnisse gefragt.
In diesem Praktikum arbeitest du in einem Team, wobei Aufgaben entsprechend der Vorkenntnisse verteilt werden. Es wird nicht erwartet, dass du alles kannst, jedoch sind Kenntnisse im Löten oder Programmieren hilfreich. Die Betreuung erfolgt auf Englisch, darum sind gute Englischkenntnisse gefragt.