MUSS: Sehr gute und nachweisbare Kenntnisse der Programmiersprache Python sowie objekt-orientierter Programmierung Detaillierte Kenntnis der Programmbibliotheken Keras, Tensorflow, Numpy, Matplotlib, Jupyter-Notebook Fundierte Kenntnis in sämtlichen folgenden Themenfeldern: Vorwärtsgerichtete Neuronale Netzwerke, Fehlerrückführung, Rekurrente NN, Faltende NN, Objektdetektion, Bildsegmentierung, Verstärkendes Lernen, Transformer Erfahrung mit Moodle-basierten Lernplattformen Sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift KANN: Erfahrung in der universitären Lehre Wille und Bereitschaft zur Weiterentwicklung qualitativ hochwertiger Lehre

Betreuung der Übungen (wöchentlich 90min) des Moduls 51077 – Applied Deep Learning (ADL) (20%), insb. Aufsicht in der Selbstarbeitsphase (20%) Beratung Studierender zu objektorientierter Python-Programmierung und Methoden des Deep Learning im Rahmen einer studentischen Sprechstunde (20%) Erstellung von zusätzlichem didaktischen Lehrmaterial für Übungen, v.A. Python-Skripte und Jupyter-Notebooks (20%) Technisch-organisatorische und didaktische Vor- und Nachbereitung von Übungs-Lehrinhalten (20%) Teilnahme an Arbeits- und Nachbesprechungen mit Prof. Stender und anderen Tutor:innen (20%) Erwartete Qualifikationen