Fakultät Wirtschafts- und Sozialwissenschaften Version Version 3.0 vom 17.09.2015 Modulkennung 22M0771 Modulname (englisch) Project of an exclusive Topic out of the Health Care Field Studiengänge [...] Projektmanagement, Programm) 1.2 Erfolgsfaktoren im Projektmanagement 1.3 Projektorganisation 1.4 Phasenmodell des Projektmanagements 1.5 Instrumente des Projektmanagements 2 Wahl des Projektthemas Das [...] Projektbearbeitung Literatur R. Dillerup, Stoi, R.: Unternehmensführung, 3. Auflage 2011, Kapitel 5.3 Projektmanagement.Möller, T. u.a. (Hrsg.): Projekt erfolgreich managen, 36. Akt./Erg.-Lieferung, 2009.

Lehr-Lerninhalte 1. Seminar zu ausgewählten Themen aus dem Prüfungswesen [4 Kontaktstunden] 2. Wissenschaftliches Arbeiten und Literaturrecherche [4 Kontaktstunden] 1.1 Grundlagen des wissenschaftlichen Arbeitens [...] 2.2 Kommunikation 2.3 Ergänzungsthemen 3. Business English for Auditors [16 Kontaktstunden] Gesamtarbeitsaufwand Der Arbeitsaufwand für das Modul umfasst [...] Präsenz - 22 Übung Präsenz - 6 individuelle Betreuung Präsenz - 4 betreute Kleingruppen Präsenz - Dozentenungebundenes Lernen Std. Workload Lehrtyp Mediale Umsetzung Konkretisierung 68 Erstellung von

Fakultät Wirtschafts- und Sozialwissenschaften Version Version 4.0 vom 28.08.2015 Modulkennung 22M0785 Modulname (englisch) Practical Project in Applied Research Methods Studiengänge mit diesem Modul [...] TPM, standardized works, Kanban, SMED and EPE. o Six Sigma tools: 4 Voices, SIPOC, critical-to-quality, Pareto, Process Capabilities, FMEA, cause-and-effect diagram, process mapping, hypothesis testing [...] 3-540-32349-5 Prüfungsleistung Hausarbeit und Referat Bemerkung zur Prüfungsform assignment and presentation Dauer 1 Semester Angebotsfrequenz

Digitalisierung im Agrarbereich Der digitale Fortschritt macht auch vor dem Agrarbereich nicht Halt. Start-up-Unternehmerinnen und -Unternehmer haben oft Ideen, die zur Verbesserung von Abläufen oder ganz neuen Geschäftsmodellen führen. Doch bevor eine Idee zu einer Innovation wird, also die sogenannten „Marktreife“ erlangt ist, sind häufig Hürden zu meistern. Dabei sind digitale Prozesse, bei denen umfangreiche Daten zu managen und zu verwalten sind, Herausforderung und Chance zugleich. Diese wurde im Einführungsvortrag von Tim Siebert, Start-up-Manager im Seedhouse, deutlich. Start-ups berichten von ihren Erfahrungen Zu Gast waren drei Start-ups aus dem Agrarsektor: seedalive, Trilitec und SAM-Dimension, die ihren Werdegang und ihre Erfahrungen während und nach der Gründung schilderten. Denn hinter jedem Start-up stecken Persönlichkeiten, die für ihre Idee brennen und Hindernisse in Kauf nehmen, damit die eigene Vision Wirklichkeit wird. Seedalive nutzt KI in ihrem Keimfähigkeitsschnelltest für Samenkörner. Sie sind eine Ausgründung der Universität Osnabrück (Fachbereich Biologie, Prof. Dr. Klaus Mummenhoff). Jens Varnskühler von seedalive berichtet: „Die Nachfrage nach den Tests ist sehr groß. Die Tests sind ungefährlich, zuverlässig, unaufwändig, schnell, günstig und die Samen erhaltend.“ Nach nur vier Stunden lässt sich anhand des Farbumschlags der seedalive Testlösung durch KI die Keimfähigkeit der untersuchten Samen klassifizieren. Bei Robin Mink von SAM-Dimensions geht es hoch hinaus. „Bis zu 90 Prozent der ausgebrachten Herbizide treffen nicht die Unkräuter, sondern den Boden oder die Kulturpflanze“, so Mink. Die Lösung: Es sollen nur an den Stellen im Feld Herbizide ausgebracht werden, an denen sich Unkräuter befinden. Mit einer Drohne überfliegen die Gründer Felder und können KI-basiert Unkräuter erkennen. Daraus wird eine Applikationskarte erstellt und dem Landwirt zur Verfügung gestellt. Nun kann dieser eine einzelpflanzenspezifische Behandlung vornehmen, was nicht nur kostensparend, sondern auch umweltschonend ist. „Der Erntewächter“ – so nennen die drei Brüder von Trilitec ihre Sensorplattform zur Objekterkennung und -unterscheidung, erzählt Gründer Benjamin Littau. Er besteht aus Kameras und Sensoren, die auf dem Dach eines Treckers montiert werden. Eine KI wertet dann die empfangenen Daten aus. So können Kulturpflanzen von Metallen, Steinen oder auch Tiere unterschieden werden: Die Ernte kann sicher und ohne Zwischenfälle und Stillstandszeiten erledigt werden. Fördermöglichkeiten für KI-Agrar-Start-ups Start-ups werden von mehreren Seiten mit Fördermöglichkeiten und fachkompetenten Ansprechpersonen unterstützt. So stellte Dr. Stefanie Grade von der Deutschen Stiftung Umwelt (DBU) das „Green Start-up Programm“ vor. Beispielhaft nannte sie zwei von der DBU geförderte Start-ups mit KI-basierten Innovationen. Wichtig in diesem Förderprogramm ist, dass durch das Geschäftsmodell auf innovative und wirtschaftlich tragfähige Weise Lösungen für Umwelt, Ökologie und Nachhaltigkeit entwickelt werden. Dr. Stefan Stiene vom Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) berichtete über die Forschungsaktivitäten des DFKI im Anwendungsfeld Landwirtschaft in Osnabrück. Zu diesen gehören die Projekte Experimentierfeld Agro-Nordwest, DAKIS, SoilAssist oder Zukunftslabor Agrar. Darüber hinaus stellte er dar, wie Agrar Startups in DFKI-Projekten mitwirken können. „Start-ups zum Fliegen bringen - das funktioniert in Deutschland schon ganz gut“, sagte Dr. Benjamin Kowalski in Hinblick auf die Situation der Unterstützungsmöglichkeiten für Start-ups. Er warb für das umfangreiche Netzwerk EIP Agrar & Innovation Niedersachsen (EIP-Agri) von der Europäischen Innovationspartnerschaft für Nachhaltigkeit und Produktivität in der Landwirtschaft. Die zahlreichen Teilnehmenden aus ganz Deutschland bekamen mit diesen vielfältigen Vorträgen einen optimalen Überblick und Wegweiser für ihr KI-Agrar-Startup. Eine Fortsetzung der Veranstaltungsreihe ist geplant, kündigte Moderator Nikolas Neddermann an.

.) Studienart Konsekutiver Vollzeitstudiengang Regelstudienzeit 4 Semester Vollzeitstudium Präsenzstudium 1. bis 3. Semester, 4. Semester Anfertigung der Masterarbeit Unterrichtssprache Deutsch

Studienrichtung Musical: 31. Mai / 01. / 2. Juni 2026 Musical (Runde 1) 3. Juni 2026 Musical (Runde 2) 4. und 5. Juni 2026 Musical (Runde 3) Nicht vergessen: Bitte bewerben Sie sich unbedingt bis zum 26.

Wahlpflichtmodul 1 (überfachlich) gemäß Wahlpflichtmodulkatalog 3. Semester Mathematik 3 für MI Programmierung 3 (MI) Datenbanken Betriebssysteme Usability Engineering & User Experience Grundlagen [...] (gemäß Anlage 1.3 der Studienordnung) 5. Semester Software Architektur- Konzepte und Anwendungen Software Engineering Projekt Webanwendungen Spieleprogrammierung und 3D-Animation Wahlpflichtmodul (gemäß Anlage 1.3 der Studienordnung) 6. Semester Projekt / Projektmanagement Bachelorarbeit und Kolloquium

Produkthaftung 2. Risikomanagement im Bereich des Datenschutzes 3. Arbeitnehmerdatenschutz 4. Risikomanagement bei der Stellenausschreibung aufgrund des AGG 5. Beschäftigungsverhältnisse und deren [...] /Schmidt/Strauß, Arbeitsrecht und Sozialversicherung, 8. Auflage 3. Aktuelle Entscheidungen des BGH und Aufsätze werden zu Beginn der Vorlesung bekannt gegeben. 4. Schäffer, U.; Bechtoldt, C.;

und Jugend (ICD F9) •Schizophrenie (ICD F2) •Depression (ICD F3) •Angsterkrankungen, Posttraumatische Belastungsstörung und dissoziative Störungen (ICD F4) •Persönlichkeitsstörungen (ICD F6) [...] das erste Schwerpunktmodul „Substanzmissbrauch und -abhängigkeit“ (3. Sem.) Wissensverbreiterung Die Studierenden besitzen ein grundlegendes Verständnis für die Lebenswelten psychisch kranker und [...] . Leibing, E. u.a. (Hg.) (2003). Lehrbuch der Psychotherapie (Bd. 3: Verhaltenstherapie). München: CIP-Medien. Dies. (Hg.) (2006). Lehrbuch der Psychotherapie (Bd. 4: Verhaltenstherapie mit Kindern,

3 Umgang mit dem Dobot Magician Der Magician des chinesischen Herstellers Dobot ist ein 4-Achs-Desktop-Roboter, der für die Aus- und [...] Stifthalter und einigen Schaumstoffwürfeln auch Zubehörteile für das 3D-Drucken mit dem Magician enthalten. Der Roboter unterstützt ein Handhabungsgewicht von maximal 500 g und erreicht eine Wiederholungsgenauigkeit