Zum Navigationspfad Unterseiten von „Studium“ Zur Navigation Zum Schnellzugriff Zum Fuß der Seite mit weiteren Services
Zum Inhalt
Header © Christian Janiesch​/​Midjourney
weitere Lehrveranstaltungen

Fachprojekte

  • Fachprojekte im Sommersemester 2026 (Stand: 27.01.2026):
    • Die prioritätsbasierte Online-Anmeldung findet vom 28.1. bis zum 4.2. statt.
    • Nähere Informationen und im Anmeldezeitraum auch die Anmeldung selber finden Sie in folgendem Moodle-Raum:
      Fachprojekte im Sommersemester 2026

Fachprojekte im Wintersemester 2025/26

Nr Titel Veranstalter Webseite Voraussetzungen
FP1 Human-AI Interaction Mayer Link Erfolgreich abgeschlossen:
  • DAP1
  • Mafi1 bzw. HöMa1
  • Mafi2 bzw. HöMa2
Vorausgesetzte Kenntnisse:
  • Programmierung in Python
Wünschenswerte Kenntnisse:
  • MMI
FP2 Algorithmen für Programmierwettbewerbe Hagedoorn (Buchin) Link Erfolgreich abgeschlossen:
  • DAP2
Vorausgesetzte Kenntnisse:
  • Programmierung in Python
  • Programmierung in Java
Wünschenswerte Kenntnisse:
  • EA
FP3 Routingalgorithmen Förster Link Erfolgreich abgeschlossen:
  • BS oder RVS
Vorausgesetzte Kenntnisse:
  • RVS
  • BS
  • DAP1
  • DAP2
Wünschenswerte Kenntnisse:
  • Programmierung in Python
FP4 Machine Learning
Deep Learning		 Konietzny/Hoeftmann (Harmeling) Link Erfolgreich abgeschlossen:
  • DAP1
  • DAP2
  • Mafi1 bzw. HöMa1
  • Mafi2 bzw. HöMa2
Vorausgesetzte Kenntnisse:
  • PRML
  • Programmierung in Python
FP5 Machine Learning
Deep Reinforcement Learning		 Robine/Höftmann (Harmeling) Link Erfolgreich abgeschlossen:
  • DAP1
  • DAP2
  • Mafi1 bzw. HöMa1
  • Mafi2 bzw. HöMa2
Vorausgesetzte Kenntnisse:
  • PRML
  • Programmierung in Python
FP6 Enterprise Computing
Process Automation		 Nebel/Ciftci (Janiesch) Link Erfolgreich abgeschlossen:
  • DAP1
  • SWT
Wünschenswerte Kenntnisse:
  • BPM
FP7 Empirical Machine Learning Feurer/Eggensperger - Erfolgreich abgeschlossen:
  • WRUMS
  • PRML oder BDA oder EinfCI
Vorausgesetzte Kenntnisse:
  • Programmierung in Python
Wünschenswerte Kenntnisse:
  • Programmierung von ML-Lösungen
FP8 Dienstleistungsinformatik
Digitale Anerkennungen		 Jung - Erfolgreich abgeschlossen:
  • DAP1
  • SWT
FP9 Performance in Scientific Computing Biebert/Kühn (Chen/Teubner) Link Vorausgesetzte Kenntnisse:
  • RS
  • Mafi1 bzw. HöMa1
Wünschenswerte Kenntnisse:
  • BS
  • RA
FP10 Big Data Analytics Lab Katzke/Hüntelmann (Müller) - Vorausgesetzte Kenntnisse:
  • BDA
  • Mafi1 bzw. HöMa1
  • Mafi2 bzw. HöMa2
FP11 Machine Learning
KI für Brettspiele		 Schubert Link Erfolgreich abgeschlossen:
  • DAP1
  • DAP2
  • Mafi1 bzw. HöMa1
  • Mafi2 bzw. HöMa2
Vorausgesetzte Kenntnisse:
  • PRML
  • Programmierung in Python

Generelle Informationen

Rhythmus

Die Fakultät für Informatik bietet in jedem Semester Fachprojekte an. Die Zuteilung erfolgt nach einer Online-Anmeldung mit Prioritätsumfrage. Die Umfragen erfolgen in der Regel

  • im Juli für das folgende Wintersemester
  • im Januar für das folgende Sommersemester

und werden auf der Fakultätswebseite (Aktuelles von der Fakultät) angekündigt.

Zur Orientierung finden Sie unter Archiv eine Übersicht über die Fachprojekte, die in den letzten Semestern angeboten wurden.

Ansprechpartner

  • Bei Problemen bezüglich der Anmeldung wenden Sie sich bitte unter fachprojektcs.tu-dortmundde an den Fachprojektbeauftragten Jonas Schmidt.
  • Bei Fragen zu den Inhalten und Modalitäten der jeweiligen Fachprojekte wenden Sie sich bitte an die Veranstalter.
    Einige Informationen finden Sie bereits

Teilnahme

  • An Fachprojekten nehmen Studierende der Bachelor-Studiengänge Informatik und Angewandte Informatik teil.
  • Fachprojekte können im Rahmen des Bachelor-Studiengangs Lehramt Informatik angerechnet werden.
  • Auch Studierende der Diplom-Studiengänge können, wenn ausreichend viele Plätze vorhanden sind, an Fachprojekten teilnehmen.
    Das Fachprojekt wird als Leistungsnachweis im Wahlbereich angerechnet.

Modulbeschreibungen

Im Folgenden finden Sie mögliche Fachprojekte der Bachelor-Studiengänge: