Praktika für Schüler:innen

Finde hier dein Praktikum

125 Praktika gefunden
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.
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.
Ort: Innsbruck
Organisation: Leopold-Franzens Universität Innsbruck
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.
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: Graz
Organisation: Medizinische Universität Graz Klinische Abteilung für Endokrinologie und Diabetologie
Zeitraum: 22.07.2024 bis 24.08.2024
Tätigkeiten: Aktive Mitarbeit an einer Studie zur Nutzung von einem Glukosesensor bei Schwangeren mit Gestationsdiabetes.
Unterstützung bei der Studiendurchführung und Planung der Datenanalyse.
Zusätzlich wird der/die Praktikant:in bei der Studieneinreichung bei Ethikkommission für die Nutzung eines Closed-Loop (CL) Systems im Krankenhaus mitwirken. Dabei wird untersucht, wie die gut die Diabeteseinstellung durch ein CL-System bei hospitalisierten Patient:innen mit Pneumonien funktioniert.

Aufgaben der/des Praktikant:in:
Mitwirkung bei Studiendurchführung der CGM-Schwangerschaftsstudie, Planung der Auswertung und Support bei Vorbereitung des Studienberichts/Literaturrecherche
Support bei Studieneinreichung der CL-Studie.
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)
Ort: Wien
Organisation: Medizinische Universität Wien Zentrum für Biomedizinische Forschung und Translationale Chirurgie
Zeitraum: 01.07.2024 bis 30.08.2024
Tätigkeiten: Im Rahmen des Praktikums ergeben sich folgende Aufgaben für die Praktikantinnen und Praktikanten:

1. Erstellen eines Konzeptes um Proben in definierten Bereichen in Flüssigstickstoff einzufrieren. Der ideale Vorgang enthält eine Prioritätsvergabe zu Beginn der Probennahme (kurze, mittlere oder lange Einfrierdauer) und eine dementsprechende Zuweisung in den Stickstofftank. Wir erwarten uns durch die Prozessoptimierung eine Reduktion im Energieverbrauch, insbesondere im Verbrauch von Flüssigstickstoff.
2. Umstellung des derzeitigen Protokolls auf das neu ausgearbeitete Protokoll.
3. Qualitätskontrolle mittels eigens dafür eingefrorenen Proben: Bestimmung der Viabilität und Funktion von Zellen aus dem derzeitigen Protokoll im Vergleich zu Proben aus dem neu erstellten Konzept. Vergleich der Gerätebelastung unter altem und neuem Protokoll. Wir erwarten uns durch das neue Protokoll eine Weiterentwicklung der bestehenden Technik und wollen über diesen Vergleich der Methoden auch eine quantifizierbare Antwort bekommen.

Die Aufgabenstellung wird eigenständig unter Zuhilfenahme der Labormanagerin und eines wissenschaftlichen Mitarbeiters durchgeführt. Das Praktikum dauert insgesamt 4 Wochen.
Ort: Wien
Organisation: Medizinische Universität Wien Zentrum für Biomedizinische Forschung und Translationale Chirurgie
Zeitraum: 01.07.2024 bis 30.08.2024
Tätigkeiten: Im Rahmen des Praktikums ergeben sich folgende Aufgaben für die Praktikantinnen und Praktikanten:

1. Erstellen eines Konzeptes um Proben in definierten Bereichen in Flüssigstickstoff einzufrieren. Der ideale Vorgang enthält eine Prioritätsvergabe zu Beginn der Probennahme (kurze, mittlere oder lange Einfrierdauer) und eine dementsprechende Zuweisung in den Stickstofftank. Wir erwarten uns durch die Prozessoptimierung eine Reduktion im Energieverbrauch, insbesondere im Verbrauch von Flüssigstickstoff.
2. Umstellung des derzeitigen Protokolls auf das neu ausgearbeitete Protokoll.
3. Qualitätskontrolle mittels eigens dafür eingefrorenen Proben: Bestimmung der Viabilität und Funktion von Zellen aus dem derzeitigen Protokoll im Vergleich zu Proben aus dem neu erstellten Konzept. Vergleich der Gerätebelastung unter altem und neuem Protokoll. Wir erwarten uns durch das neue Protokoll eine Weiterentwicklung der bestehenden Technik und wollen über diesen Vergleich der Methoden auch eine quantifizierbare Antwort bekommen.

Die Aufgabenstellung wird eigenständig unter Zuhilfenahme der Labormanagerin und eines wissenschaftlichen Mitarbeiters durchgeführt. Das Praktikum dauert insgesamt 4 Wochen.
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.