Summer semester 2024

General remarks

General lecture period summer semester 2024: 15.04.2024 to 12.07.2024 (with winter semester 2023/2024, 2nd exam period: 02.04. - 13.04.2024 (link CAU) - In accordance with the CAU's examination procedure regulations, there are no courses in bachelor's and master's degree programs during the examination periods (few exceptions for first semester students)).

More information at M. Sc. Biological Oceanography - information for students on OLAT.

Exam dates summer semester 2024: here (OLAT)

There is no general registration for courses - only for the exams at the end of the semester during registration phases (s.b.).

Notes on how to use the online tool can be found here:

If you have questions about the examination administration procedures in general (registration periods, examination periods, etc.) you may find answers in the Examination procedures section. If you are still unclear about anything you can contact the relevant Examination Office at any time.

Complete examination schedule SS 2024 (link to CAU).

Examinations:

Typical examination procedure:     

  1. Examination registration: You register for the examinations that you would like to take in the next examination period or that are assigned to the next examination period (s.b. Examination Organisation Online (CAU)). In case of registration problems contact the Examination Office Biology.

    During the registration period for the 1st examination period please register for all the written or oral examinations you would like to take in the 1st examination period (or around and assigned to the 1st examination period), but also for the examinations that you have already taken or started (e.g. seminar papers) during the lecture period (including before the registration period), as well as for examinations (e.g. assignments) that are to be taken during the lecture-free period.

    Note: For examinations taken before the registration period, examination attendance is considered as binding registration. You must also register for these examinations during the registration period, however, so that your academic achievements can be recorded in the system at a later stage.

  2. Checking admission: Two days before the start of the examination period, you check whether you have been granted admission to the examinations you have registered for.
  3. Examination attendance: You take the examinations during the examination period.
  4. Checking results: You check the results entered by the examiners.

Examination Organisation Online (CAU)

Access to the online tool in the CAU-Portal: http://www.uni-kiel.de/hisinone

The online tool has the following functions:

  • Registering for examinations / Cancelling registrations
  • Information on registered examinations (checking admissions. Information on examination dates, times and rooms)
  • Information on examination results
     

Notes on how to use the online tool can be found here:

You need your stu-ID to use the Studierenden-Online-Funktion online tool. Detailed information on the stu-ID and stu-e-mail address can be found at the Computing Centre StudiNet.

If you have questions about the examination administration procedures in general (registration periods, examination periods, etc.) you may find answers in the Examination procedures section. If you are still unclear about anything you can contact the Examination Office Biology at any time.

Registration period first exam phase summer semester: 03.06.2024 - 30.06.2024

First exam period summer semester: 15.07.2024 - 27.07.2024

Registration period second exam period summer semester: 26.08.2024 - 22.09.2024

Second exam period winter semester: 07.10.2024 - 19.10.2024 

Complete schedule see CAU website and here (link to CAU).

Keep in mind - it's your responsibility not to miss any fixed dates and/or deadlines.

Practical courses, practical exercises and some seminars have compulsory attendance (FPO).

Make sure that you sign the attendance list every course day!

Framework of courses:

  1. All of the five first semester modules are compulsory.
  2. Passed core modules of the first semester (MNF-bioc-101 and MNF-bioc-102) are important for the understanding for the advanced modules of the second semester in summer (e.g. MNF-bioc-201 and MNF-bioc-202).
  3. Passed exams of ALL compulsory modules of first and second semester are the  indispensable prerequisite for the exam of the core module of third semester in winter (MNF-bioc-301).
  4. A short presentation of your planned master's thesis ("proposal day") and a passed exam at the end of MNF-bioc-301 is the prerequisite to register your thesis (MNF-bioc-401) at the examination office.

For details concerning exams, prerequisites etc. look at the exam regulations in Biological Oceanography (p. 10-13).

Forms concerning exam withdrawal for good cause, medical certificate etc. (forms).

General regulations concerning examinations can be found here.

Considerations concerning using first or second exam phase (CAU).

Exams are generally scheduled only for the semester where the modules are taught.

  • There are no exams for winter semester modules MNF-bioc-1xx and MNF-bioc-3xx in summer semester.
  • There are no exams for summer semester modules MNF-bioc-2xx in winter semester.

Examination Schedule (lecturers and students tasks (link to CAU)

Timetables and course lists

General: Courses (lectures, seminars, practicals etc.) summer semester 2024

MSc. Biological Oceanography - second semester - lecture plan summer semester 2024 (click on "Stundenplan" for a complete time table).  All seven different possible practical parts in three blocks of MNF-bioc-202 are shown which looks heavily loaded - but you have to choose only two resp. three non overlapping parts.

Details: More detailed information concerning single courses and modules can be found on OLAT in general, resp. M. Sc. Biological Oceanography - information for students or via our module list, with links to the resp. module information on OLAT.

As you can take many optional modules outside of our curriculum (CAU-wide choices) these are not included in the example lists and timetables.

Block courses in summer 2024: 

  • MNF-bioc-264 (S. Garthe, Büsum): September/October 2024
  • MNF-bioc-271 (B. Schneider, Kiel): 21.05.2024 - 24.05.2024
  • MNF-bioc-280 (K. Heubel, FTZ): 26.08.2024 - 06.09.2024 at FTZ Büsum.
  • MNF-bioc-301 (F. Mittermayer, ALKOR cruise MNF-bioc-301): 18.08.2024 - 30.08.2024
  • MNF-bioc-368 (F. Weinberger, Aaland-Island (Finland) - Marine station Husö): 07.09.2024 - 22.09.2024

  • For optional modules within Biological Oceanography look at the module list.
  • Generally: for imported courses (e.g. Introduction to Physical Oceanography) and and courses outside of M. Sc. Biological Oceanography please always contact the person in charge of the module you are attending and the corresponding exam office.
  • For a selection of courses outside of our curriculum look here (optional courses outside of Biological Oceanography).

 

Summer semester 2024

UnivIS
Informationssystem der Universität Kiel © Config eG 
Semester: SS 2024 

Forschungsprojekt - Intelligente Systeme (infFPInS) (080286)

Dozentinnen/Dozenten
Prof. Dr.-Ing. Sven Tomforde, Raphael Schwinger, M.Sc.

Angaben
Studienprojekt, 10 SWS, benoteter Schein, ECTS-Studium, ECTS-Credits: 10
Praesenzveranstaltung
Zeit und Ort: n.V.

Voraussetzungen / Organisatorisches
Zusammenfassung
Im Rahmen des Forschungsprojekts im Fachbereich Informatik haben die Studierenden die Möglichkeit, aktiv an einem laufenden Forschungsprojekt teilzunehmen. Die Ziele des Projekts umfassen die Spezifikation der Forschungsziele, Literaturanalyse, Aufbau von wissenschaftlichen Experimenten mit Data-Science-Bibliotheken und Teamarbeit. Im Wintersemester 2023/24 besteht die Möglichkeit, an dem Forschungsprojekt "DeepBirdDetect - Automatische Erkennung gefährdeter Vogelarten mit Hilfe von tiefen neuronalen Netzen (DBD)" mitzuarbeiten, wobei die Quantifizierung der Unsicherheit der Klassifikatoren eine wichtige Aufgabe ist. Potenzielle Forschungsfragen beinhalten die Messung der Unsicherheit, den Vergleich von Methoden und die Anwendung auf Vogelklang-Erkennungsnetzwerke. Vorkenntnisse im Bereich Machine Learning und Deep Learning sind hilfreich.

Inhalt
Lernziele
Im Rahmen des Forschungsprojekts im Fachbereich Informatik erhalten die Studierenden die Gelegenheit, aktiv an einem laufenden Forschungsprojekt der Arbeitsgruppe teilzunehmen. Dieses Projekt dient nicht nur der Vertiefung des fachlichen Wissens, sondern bietet auch einen praxisnahen Einblick in den wissenschaftlichen Alltag. Die Studierenden arbeiten Hand in Hand mit wissenschaftlichen Mitarbeitern und erhalten so einen direkten Einblick in den Forschungsprozess. Dabei lernen sie, wie wissenschaftliche Fragestellungen entwickelt, Hypothesen aufgestellt und diese systematisch überprüft werden. Außerdem lernen die Studierenden, ihre Forschungsergebnisse sowohl schriftlich als auch mündlich klar und überzeugend zu präsentieren.
Insbesondere sind folgende Ziele zu erreichen:
Spezifikation der Ziele des Forschungsforhabens in Form eines Research Proposals Literaturanalyse zum ausgewählten Forschungsthemas Aufbau von wissenschaftlichen Experimenten unter Verwendung von Standard-Data-Science-Bibliotheken wie NumPy, pandas, PyTorch, TensorFlow, Keras, ... (Selbst-)Organisation im Team, Management des Prozesses, Terminüberwachung
Die Arbeit kann dabei auch in einer studentischen Gruppe erfolgen, mit ihrem Betreuer arbeiten Sie dabei zusammen. Lerninhalte
Sommersemester 2024: Es ist möglich an dem Forschungsprojekt “DeepBirdDetect - Automatische Erkennung gefährdeter Vogelarten mit Hilfe von tiefen neuronalen Netzen (DBD)” mit zu wirken. Ein wichtiges Teilaufgabe des Projekts ist es explizite Quantifizierung der Unsicherheit der einzelnen Klassifikatoren zu entwickelt.
Da es sich um eine KI-gesteuerte Lösung handelt, wird die Zuverlässigkeit und Gewissheit der Vorhersagen, die von diesen neuronalen Netzwerken getroffen werden, von entscheidender Bedeutung. Für die erfolgreiche Implementierung und breitere Akzeptanz solcher KI-gestützter Systeme ist es entscheidend, zu quantifizieren, wie sicher die entwickelten neuronalen Netzwerke in ihren Vorhersagen sind. Dies betrifft nicht nur die genaue Artenerkennung, sondern auch die Gewährleistung des Vertrauens der Interessengruppen in die Ausgaben des Systems. Darüber hinaus ist in Szenarien wie der Klassifikation von Audioaufnahmen, in denen die Datenquellen stark inhomogen sind und gelabelte Daten knapp sind, die Unsicherheitsschätzungen von entscheidender Bedeutung. Sie gewährleistet, dass die Ausgaben des Systems nicht einfach als gegeben hingenommen werden, sondern im Kontext ihrer Zuverlässigkeit verstanden werden.
Potenzielle Forschungsfragen in diesem Forschungesvorhaben können sein:
Messung der Unsicherheit: Wie können wir die explizite Unsicherheit bei der Klassifizierung neuronaler Netzwerke messen? Welche Metriken oder Methoden können verwendet werden, um ein klares Bild von der Zuversicht des Netzwerks in seine Vorhersagen zu geben? Vergleich von Methoden: Bei verschiedenen Methoden zur Unsicherheitsschätzung, wie können wir sie effektiv vergleichen? Welche Kriterien sollten verwendet werden, um Unsicherheit zu quantifizieren, und wie können diese Kriterien über verschiedene Methoden hinweg standardisiert werden? Anwendung auf Vogelklang-Erkennungsnetzwerke: Angesichts des spezifischen Schwerpunkts auf Vogelklang-Erkennung, wie können diese Unsicherheitschätzungs-Techniken auf Netzwerke wie BirdNET und andere ähnliche Systeme angewendet werden? Welche Anpassungen oder Anpassungen könnten erforderlich sein, um sicherzustellen, dass diese Techniken in diesem speziellen Kontext wirksam sind?
Weitere Voraussetzungen:
Keine zwingenden Voraussetzungen. Allerdings sind Vorkenntnisse im Bereich Machine Learning und Deep Learning mehr als hilfreich, die idealerweise durch den Besuch der entsprechenden Vorlesungen erworben werden.
Prüfungsleistungen:
Präsentationen, Bericht und wissenschaftliche Arbeit.
Teilnahme:
Bitte senden Sie eine Mail an Raphael Schwinger (rsc@informatik.uni-kiel.de), um teilzunehmen oder weitere Informationen zu erhalten.

Zusätzliche Informationen
Erwartete Teilnehmerzahl: 6

UnivIS ist ein Produkt der Config eG, Röttenbach
  • PD Dr. Frank Melzner
    Curriculum Coordinator
    Hohenbergstrasse 2
    Room 13
    Phone: +49 (0)431 600-4274
    E-mail: fmelzner(at)geomar.de

    Dr. Jörg Süling
    Study Coordinator
    Hohenbergstr. 2
    Room 006
    Phone: +49 (0)431 600-4454 / -4508
    E-mail: jsueling(at)geomar.de
    Consultation Tuesday 2-3 pm and Thursday 8-9 am - currently via zoom

    Annegret Stuhr
    Room 323
    Phone: +49 431 600-4028
    Email: astuhr(at)geomar.de

  • OLAT is the central online learning platform of CAU. On OLAT you always find recent material for lectures, seminars etc. 

  • Exam registration: If you encounter exam registration problems please contact exam office biology (Office Examination Board (web)).

    Generally: for imported courses and courses outside of M. Sc. Biological Oceanography please always contact the person in charge of the module you are attending and the corresponding exam office.

    Campusmanagementsystem

    Students service

  • Chairman of Examination Board

    Prof. Dr. Thorsten Reusch
    GEOMAR
    Helmholtz Centre for Ocean Research Kiel
    Düsternbrooker Weg 20
    24105 Kiel
    Room: A 31
    Phone: +49 431 600-4550
    E-Mail: treusch(at)geomar.de

    Office Examination Board (web)

    Marianne Lange  Tel. 0431/880-3724 (Raum E 50)
    Ines Wetzel   Tel. 0431/880-4157 (Raum E 51)

    Prüfungsamt Biologie
    Biozentrum
    Am Botanischen Garten 7
    24118 Kiel
    FAX 0431/880-5704

    pruefungsamt(at)bio.uni-kiel.de

  • Next application period: March 1 to April 15, 2025!

    More information at "how to aply"