Vorlesungsplan-Informationssystem FH/PTL Wedel

Tag - Freitag

Fr 8:00 - 9:15 9:30 - 10:45 11:00 - 12:15 12:30 - 13:45 14:00 - 15:15 15:30 - 16:45 17:00 - 18:15
HS01
Qualitätsmanagement - 34 - - -
- -   - -
- - - -  
- - - - -
- - - -  
jbu   - - - -
Bildbearbeitung und -analyse - - 45 45 -
- -   - -
- - 46 4  
- - - - -
- - - -  
dsg   - - - -
Game-Design - - 45 - -
- -   - -
- - - -  
- - - - -
- - - -  
dko   - - - -
Technisches Zeichnen - 12 - - -
- -   - -
- 12 1 12  
- - - - -
- - - -  
jg   - - - -
Technisches Zeichnen - 12 - - -
- -   - -
- 12 1 12  
- - - - -
- - - -  
jg   - - - -
 
HS02    
Projekt App- und Web-Developement - - - 5 -
- -   - -
- - - -  
- - - - -
- - - -  
bo   - - - -
 
Medientechnik 2 - - - - 2
- -   - -
- - - -  
- - - - -
- - - -  
hi   - - - -
   
HS03  
Machine Learning - - - - -
- -   - -
- - - -  
- 45 - - -
- - - -  
ann   - - - -
 
Deep Learning - - - - -
- -   - -
- - - -  
12 - - - -
- - - -  
ann   - - - -
 
HS04              
HS05              
HS06  
Rechnernetze - - 3 - -
- -   1 -
- 4 - -  
- - - - -
- - - -  
kal   - - - -
Echtzeitsysteme (Praktikum) - - - - -
- -   56 -
- 4 - 4  
- - - - -
- - - -  
bos   - - - -
Interface-Technologie - - - 5 -
- -   56 -
- 4 - 4  
- - - - -
- - - -  
dsg   - - - -
     
HS07
Deskriptive Statistik (+Grdl.d.lin.Algebra) - 12 12 23 -
- -   2 -
- 12 1 12  
- 12 - 12 -
- 12 12 -  
aha, fbo   - - 12 12
Grdl.d.lin.Algebra (+Deskriptive Statistik) - 12 12 23 -
- -   2 -
- 12 1 12  
- 12 - 12 -
- 12 12 -  
aha, fbo   - - 12 12
Datenschutz (nach Moodle-Bekanntgabe) - 56 12 14 2
- -   14 2
- - - -  
- 126 - 12 2
- 123 1 -  
bra   - - 14 12
Wirtschaftsprivatrecht (nach Moodle-Bekanntgabe) - 56 - - -
- -   4 -
- - - -  
- 6 - 12 -
- - 1 -  
fre   - - 14 12
LR05              
SR08
Communication Skills (nach Moodle-Bekanntgabe) - 34 6 6 -
- -   56 -
- - - 6  
- 6 - 6 -
- 6 2 6  
amk, pgo   - - 6 34
PC01        
Rechnungswesen - - - - -
- -   - -
- - - -  
- - - - 2
- - - -  
wol   - - - -
PC02              
PC03              
PC04        
Assembler (+ Übung) - - - - -
- -   - 2
- - - -  
- - - - -
- - - -  
ahr   - - - -
PC05  
Computergrafik (Vorlesung) - - - - 4
- -   - -
- - - -  
- - - - -
- - - -  
ne   - - - -
       
SR05              
SR06              
SR07        
Wirtschaftsethik 2 - - - - 4
- -   - 4
- - - -  
- - - - -
- - - -  
ch   - - - -
 
SR10              
SR13    
Commercial English (Gruppe 2) - 12 - - -
- -   - -
- - - -  
- - - - -
- - - -  
ev   - - - -
Technical English (Gruppe 2) - 12 - - -
- -   - -
- - - -  
- - - - -
- - - -  
ev   - - - -
     
SR11              
LR34        
Medientechnik 2 - - - - 2
- -   - -
- - - -  
- - - - -
- - - -  
hi   - - - -
Medientechnik 2 (nach Absprache) - - - - 2
- -   - -
- - - -  
- - - - -
- - - -  
hi   - - - -
 
LR08    
Echtzeitsysteme (Praktikum) - - - - -
- -   56 -
- 4 - 4  
- - - - -
- - - -  
bos   - - - -
       
LR30              
PC06        
Medientechnik 2 - - - - 2
- -   - -
- - - -  
- - - - -
- - - -  
hi   - - - -
Medientechnik 2 (nach Absprache) - - - - 2
- -   - -
- - - -  
- - - - -
- - - -  
hi   - - - -
 
LR27              
LR09    
Echtzeitsysteme (Praktikum) - - - - -
- -   56 -
- 4 - 4  
- - - - -
- - - -  
bos   - - - -
       
LR04
Cross-Innovation-Class - - - - -
- -   - -
- 6 6 6  
- - - - -
- - - -  
uh   - - - -
 
AG Smart Technology - - - - -
- -   - -
- 12 146 12  
- - - - -
- - - -  
uh   - - - -
     
UNT1        
IT-Consulting Methoden und Fallstudien - - - - -
- -   - -
- - - -  
- - 12 - -
- - - -  
gre   - - - -
UNT
Praxisworkshop IT-Audit - - - - -
- -   - -
- - - -  
- - - - -
- - - 45  
web   - - 45 -
Cross-Innovation-Class - - - - -
- -   - -
- 6 6 6  
- - - - -
- - - -  
uh   - - - -
XHS2              
XHS5              
XHS7    
Medienrecht (nach Moodle-Bekanntgabe) - - 12 14 2
- -   1 -
- - - -  
- 12 - - -
- 123 - -  
job   - - - -
     
XPC4              
XPC5    
Computergrafik (Praktikum) - - - - 4
- -   - -
- - - -  
- - - - -
- - - -  
ne   - - - -
     
XPC6              
XSR5              
XSR8              
YSR8              
OL01          
Applied Data Science & Machine Learning (course in english language) - - 34 34 -
- -   56 -
- - - -  
- 3 - - -
- - - 4  
czo   - - - -