Att hitta projekt. Björn Victor. måndag 19 mars 12
|
|
- Jan Åberg
- för 7 år sedan
- Visningar:
Transkript
1 Att hitta projekt Björn Victor
2 Övning: projektbeskrivning Till måndag: skriv en (1) sida som beskriver projektet på Distribuerade system med projekt Övning: inte obligatorisk, men nyttig! 1. vad var planen/avsikten/syftet/målet 2. hur genomfördes arbetet 3. vad blev resultatet Lämna in i Studentportalen, ta med utskrift, som ska läsas av kamrat
3 Övning 1 Byt projektbeskrivning med någon annan Läs och analysera: Vilka aspekter i projektet beskrivs? Vilken struktur har beskrivningen? Vilken språklig stil? Vilken detaljnivå?
4 Hur välja projekt? Hur strukturera idéerna? Hur formulera projektplanen?
5 Hur väljer man projekt?
6 Hur väljer man projekt? Tiden måste räcka! lagom ambitiöst givet ramarna inte i ett helt nytt område men skadar inte med bredding!
7 Hur väljer man projekt? Det ska vara intressant för dig! annars svårt att motivera sig, speciellt längre projekt (typ exjobb) men ibland inget/smalt val
8 Hur väljer man projekt? Det bör vara utvecklande för dig! givet dina mål, vad passar in för att nå dit? hur utvecklar projektet dina förmågor och kunskaper?
9 Hur väljer man projekt? Det ska ha syfte och tydliga mål får någon (annan) nytta av projektet? långsiktiga och kortsiktiga mål helst bägge
10 Hur väljer man projekt? Det har en tydlig leverans rapport, programsystem, etc hjälper dig att fokusera
11 Hur väljer man projekt? Det passar din profil/program/kurs gör inte exjobb i astronomi men kanske i astronomisk tillämpning av IT?
12 Men hur hittar man ett? Fråga efter andras idéer, gamla projekt, etc Brainstorm Strukturering
13 Exempel Uppsatsmet. Nya tekniker: Dataströmhantering, framtidens databaser, Molnet, elektroniskt papper, MRAM, virtualisering, trådlös energiöverföring, GPGPU, OpenID Tidig svensk datorindustri, Open source affärsmodeller, AI-tekniker, Enigma Funktionella språk, bevisbarhet, FFT, visualisering & rendering, Python Matlab-applikation 2010/11
14 Exempel Självst.arb 2010/11 E-handel (beg. kurslitteratur), Spelprogrammering (iphone, multiplayer), Värmeeffektivisering (säkerhet, GUI) Quadrotor (fyrprop. helikopter)
15 Brainstorm! Skriv ner alla idéer direkt som de kommer oordnat, snabbt, utan eftertanke eller filtrering När stormen bedarrat, titta på idéerna med eftertanke
16 Hur strukturera idéerna?
17 Strukturera! Givet en idé, ett ämnesområde, el.dyl: strukturera, gruppera och relatera nyckelord/delområden identifiera vad som är intressant att fokusera på
18 Research Territory Maps Software engineering Support elements assists Methods/ techniques can define assists Process models ongoing protocol for Activities def. content of Stages [efter Dawson, fig 3.1]
19 Relevance Tree Artificial intelligence application areas AI techniques Knowledge representation mundane tasks planning robotics search machine learning expert systems semantic networks rule-based systems predicate logic vision expert tasks medical diagnosis inductive learning neural nets genetic algorithms prediction [efter Dawson, fig 3.2]
20 Spider diagrams [från Dawson]
21 Kapiteluppdelning Givet en idé, prova att bryta upp rapporten i (tänkta) kapitel om för svårt: du vet inte riktigt vad du tänker göra om för få: projektet är för smalt om för många: du har ett för stort/ ambitiöst projekt
22 Extra tester Kan du motivera projektet för personen på gatan? Hur mycket vet du redan? Sätt en siffra! om svårt: du vet för lite om området Finns kontakt, handledning (ex lärare på relevant kurs)?
23 Hur formulera projektplanen?
24 Skriv projektförslag Innan du påbörjar projektet, skriv ett projektförslag (t.ex. exjobbspec) tvingar dig att tänka igenom det blir ett kontrakt mellan dig och handledare/lärare/examinator (även om det kan ändras) Kan funka utan, men mycket mindre chans att lyckas
25 Innehåll: implicit Dessa fem delar ska alltid ingå (implicit) Introduktion till området: kontext för projektet Forsknings/utvecklingsläget: up-to-date Identifiera luckor: vad behöver göras åt läget? Hur fyller projektet lucka? (Eller bidrar) Identifiera risker, beskriv riskhantering
26 Innehåll: explicit 1. Titel: klar och koncis 2. Syfte (abstrakt) och mål (konkret) 3. Förväntade resultat/leveranser 4. Introduktion/bakgrund/översikt 5. Relaterat arbete (forskningsläget, källor) 6. Frågeställningar och hypoteser 7. Metoder (som används i projektet) 8. Förutsättningar: resurser som krävs 9. Tidplan
27 Korrekturläs! Stavning: använd automatisk kontroll Grammatik: använd vänner/kollegor Klipp/klistra-fel Innehåll: fullständigt (jfr. Innehåll) förståeligt, tillräckligt djup intresseväckande, välstrukturerat
28 Till onsdag Läs kapitel 3-4 (och 1-2) i kursboken
29 Övning: projektförslag Skriv ett projektförslag för Distribuerade system med projekt för projektet ni gjorde, eller ett nytt eller lite annorlunda Mål: öva på formen 2-5 sidor, lämna in i SP, ta med på papper på onsdag Litteraturstudie behövs ej - skriv vad du vet
Projekt och beskrivning
Projekt och beskrivning Björn Victor Övning: projektbeskrivning Till imorgon: skriv en (1) sida som beskriver ett projekt på Signaler och inbyggda system 1. vad var planen/avsikten/syftet/målet 2. hur
Läs merProjekt och beskrivning
Projekt och beskrivning Björn Victor, vt 2014 Har ni boken?! Har ni projektidé?! Har ni grupp? Övning: projektbeskrivning Till imorgon: skriv en (1) sida som beskriver ett projekt på Operativsystem och
Läs merSjälvständigt arbete Uppsatsmetodik
Självständigt arbete Uppsatsmetodik tidig kursinfo Björn Victor Självständigt arbete IT (15 hp) Uppsatsmetodik (5 hp) Period 4 Lär dig läsa, skriva, prata och rita: söka och använda information skriva
Läs merÖvning 2. onsdag 21 mars 12
Övning 2 Stavning, Grammatik, Klipp/klistra-fel Innehåll: fullständigt (jfr. Innehåll) förståeligt, tillräckligt djup intresseväckande, välstrukturerat Att skriva: hantverket Frågor Gruppdiskussion Vad
Läs merÄmnesområden. Examensarbete inom datavetenskap (1DV41E) Martin Fredriksson
Ämnesområden Examensarbete inom datavetenskap (1DV41E) Martin Fredriksson martin.fredriksson@lnu.se 1 Ämnesområden ÖVERSIKT 2 Översikt Dagens föreläsning Fokus Innehåll Relevans Presentation Ämnesområden
Läs merMatematisk statistik för D, I, Π och Fysiker. Matematisk statistik slumpens matematik. Tillämpningar för matematisk statistik.
Matematisk statistik för D, I, Π och Fysiker Föreläsning 1 Johan Lindström 4 september 2018 Johan Lindström - johanl@maths.lth.se FMSF45/MASB03 F1 2/29 Matematisk statistik slumpens matematik Sannolikhetsteori:
Läs merRegisterforskning Oktober 2018, Stockholm City Conference Centre. Möjligheter med Artificiell Intelligens inom registerforskningen
Registerforskning 2018 17 Oktober 2018, Stockholm City Conference Centre Möjligheter med Artificiell Intelligens inom registerforskningen Peter Funk Mälardalens Högskola Vem är Peter Funk? Artificiell
Läs merAllmänna frågor om kursen: 1. Vad är ditt allmänna omdöme om kursen? Antal svar: 14 Medelvärde: Har kursen känts relevant för din utbildning?
Kursvärdering - sammanställning Kurs: 1IT240 Användarcentrerad systemdesign Antal reg: 19 Period: Sommarkurs 2004 Antal svar: 14 Lärare: Jan Gulliksen Svarsfrekvens: 73% Kursutvärderare: IT-kansliet/Christina
Läs merMatcha rätt hjärta till rätt patient med AI. Dennis Medved
Matcha rätt hjärta till rätt patient med AI Dennis Medved Översikt Introduktion IHTSA LuDeLTA Sammanfattning Framtida arbete Introduktion Hjärttransplantation Livräddande operation för patienter med hjärtsvikt
Läs merKurser inom Datavetenskapligt kandidatprogram och Computer Science Master s programme våren 2010
Kurser inom Datavetenskapligt kandidatprogram och Computer Science Master s programme våren 2010 Inför varje termin måste du söka till de kurser du vill gå. Sista datum för ansökan är den 15oktober. För
Läs merUndervisningsprogram Uppdaterad DATAVETENSKAP
Uppdatering 21.8: Logic for Computer Science, ny tid och plats. Uppdatering 21.8: Formella språk och automater flyttad till period 4 Uppdatering 22.8: Föreläsningstider för matematikmodul i Akademiska
Läs merNär? Varför? För vem? Resultat? (Artefakter?)
Arkitektur Vad är arkitektur? Vad har vi arkitekturmodellen till? Hur redovisar vi en arkitektur? Hur tar vi fram en arkitektur? Uppgift När? Varför? För vem? Resultat? (Artefakter?) Efter lunch Redovisning/Diskussion
Läs merAristi Fernandes Examensarbete T6, Biomedicinska analytiker programmet
Kursens mål Efter avslutad kurs skall studenten kunna planera, genomföra, sammanställa och försvara ett eget projekt samt kunna granska och opponera på annan students projekt. Studenten ska även kunna
Läs merb) NY KURS (Ange kursnamn, årskurs, önskad läsperiod, schemablocksplacering. Bifoga utkast till kursplan.)
LINKÖPINGS TEKNISKA HÖGSKOLA Tekniska fakultetskansliet FÖRSLAG TILL PROGRAMNÄMND INFÖR ÅR NÄMND/NÄMNDER: Förslagsställare (Namn, funktion, Inst/Enhet) FÖRSLAGET GÄLLER: a) EXISTERANDE KURS (Ange kurskod
Läs merBedömning av Examensarbete (30 hp) vid Logopedprogrammet Fylls i av examinerande lärare och lämnas i signerad slutversion till examinator
version 2014-09-10 Bedömning av Examensarbete (30 hp) vid Logopedprogrammet Fylls i av examinerande lärare och lämnas i signerad slutversion till examinator Studentens namn Handledares namn Examinerande
Läs meropenbim Stockholm 22 april 2013 Kraven på BIM är här
openbim Stockholm 22 april 2013 Kraven på BIM är här Vi fick några frågor Kan gemensamma, formella och neutrala krav formuleras? Hur kommer sådana krav att påverka och befästa arbetssätt, processer, informations-
Läs merSri Lanka Association for Artificial Intelligence
Sri Lanka Association for Artificial Intelligence First Sinhala Chatbot in action Budditha Hettige Department of Statistics and Computer Science, Faculty of Applied Science, University of Sri Jayewardenepura,
Läs merProgrammering. Seminarier i datavetenskap, datorteknik och informationsteknik. Niklas Broberg
Programmering Seminarier i datavetenskap, datorteknik och informationsteknik Niklas Broberg niklas.broberg@chalmers.se 2018-09-27 Hur många från Datavetenskap? Datateknik? Informationsteknik? Översikt
Läs merKursplan. AB1029 Introduktion till Professionell kommunikation - mer än bara samtal. 7,5 högskolepoäng, Grundnivå 1
Kursplan AB1029 Introduktion till Professionell kommunikation - mer än bara samtal 7,5 högskolepoäng, Grundnivå 1 Introduction to Professional Communication - more than just conversation 7.5 Higher Education
Läs merRiktlinjer för bedömning av examensarbeten
Fastställda av Styrelsen för utbildning 2010-09-10 Dnr: 4603/10-300 Senast reviderade 2012-08-17 Riktlinjer för bedömning av Sedan 1 juli 2007 ska enligt högskoleförordningen samtliga yrkesutbildningar
Läs merStockholms Universitet Sociologiska Institutionen. Delkursplan till specialkursen Samhällsproblem (6 hp) Sociologi I&II VT15 (13/4 30/4 2015)
Stockholms Universitet Sociologiska Institutionen Delkursplan till specialkursen Samhällsproblem (6 hp) Sociologi I&II VT15 (13/4 30/4 2015) Kursansvarig lärare: Sohlberg 1. Innehåll och allmän information
Läs merVälkomna till DIT012 IPGO
Välkomna till DIT012 IPGO 1 Lärare och Handledare Kursansvariga, examinatorer, föreläsare och handledare Joachim von Hacht, hajo@chalmers.se, 772 1003 Handledare (se även kurssida) Alexander Sjösten, sjosten@chalmers.se
Läs merMötesplats inför framtiden Borås 23-25 april 2001. Catharina Rehn Karolinska institutets bibliotek
Mötesplats inför framtiden Borås 23-25 april 2001 Catharina Rehn Karolinska institutets bibliotek Kan textutvinning ge rikare informationsåtervinning? Det produceras idag så mycket information att ingen
Läs merVäl godkänt (VG) Godkänt (G) Icke Godkänt (IG) Betyg
Betygskriterier Examensuppsats 30 hp. Betygskriterier Tregradig betygsskala används med betygen icke godkänd (IG), godkänd (G) och väl godkänd (VG). VG - Lärandemål har uppfyllts i mycket hög utsträckning
Läs merDATAVETENSKAP Läsåret
DATAVETENSKAP Läsåret 2014-2015 Tutorer i datavetenskap: Anton Björklund, Mattias Lundell och Mari Saloniemi. Aktuell information finns på anslagstavlor och på institutionens hemsida www.abo.fi/it Årskurs
Läs merProgrammering. Seminarier i datavetenskap, datorteknik och informationsteknik. Niklas Broberg
Programmering Seminarier i datavetenskap, datorteknik och informationsteknik Niklas Broberg niklas.broberg@chalmers.se 2017-09-21 Hur många från Datavetenskap? Datateknik? Informationsteknik? Översikt
Läs merVärderingsförmåga och förhållningssätt Reflektera över värdet av normer för det akademiska samtalet
Grunder i akademiskt skrivande (ej poänggivande) Lärandemål: Studenten ska efter aktivt deltagande kunna: Kunskap och förståelse Visa grundläggande insikter i skillnader mellan informellt och formellt
Läs merCivilingenjör Mjukvaruteknik Att designa en utbildning utifrån ACM CS Curriculum
Civilingenjör Mjukvaruteknik Att designa en utbildning utifrån ACM CS Curriculum Fredrik Heintz Institutionen för Datavetenskap Linköpings universitet 2 Mål med programmet Ge en gedigen grund i datavetenskap
Läs merGemensamma riktlinjer fo r genomfo rande av Examensarbete Hing Elkraftteknik
Uppdatering: Datum för anmälan för boende samt datum för middag. Gemensamma riktlinjer fo r genomfo rande av Examensarbete Hing Elkraftteknik Examensarbetet ska ni genomföra på det universitet som ni är
Läs merCivilingenjör och Master i Datateknik år 4-5
Civilingenjör och Master i Datateknik år 4-5 Patrik Österberg, Jimmy Åhlander och Magnus Eriksson Institutionen för informationssystem och -teknologi Civilingenjörsexamen Två vägar till 5-årig Master of
Läs merSmart industri den digitala framtiden
Smart industri den digitala framtiden Seminarium och workshop om Smart Industri Tisdagen den 24 april 2019, kl. 09:30-16:00. Arrangörer: SIS/TK 280 Information och automation i produktlivscykeln och SIS/TK
Läs merKandidatarbete Data och Informationsteknik
Kandidatarbete Data och Informationsteknik Att komma med egna förslag DIT560 DATx02 Examinatorer: Niklas Broberg niklas.broberg@chalmers.se Arne Linde arne.linde@gu.se Processen för val av projekt En lista
Läs merStockholms Universitet Sociologiska Institutionen. Delkursplan till specialkursen Samhällsproblem (6 hp) Sociologi I&II VT17 (4/4 5/5 2017)
Stockholms Universitet Sociologiska Institutionen Delkursplan till specialkursen Samhällsproblem (6 hp) Sociologi I&II VT17 (4/4 5/5 2017) Kursansvarig lärare: Tove Sohlberg 1. Innehåll och allmän information
Läs merDatavetenskap. Beteendevetenskap MDI. Design
Designprocessen 1 Datavetenskap Beteendevetenskap MDI Design Två betydelser The final solution/plan (e.g. proposal, drawing, model, description) or the result of implementing that plan in the form of the
Läs merFrågor och svar till tentamen i Kravhantering
Frågor och svar till tentamen i Kravhantering Del 1 Frågor & svar Frågor&svar till tentamen 1 Datamodeller (0.5p) När man tar fram data krav skriver Lausen i sin bok, gällande data modeller, att det finns
Läs merKursplan. AB1030 Att arbeta i projekt. 7,5 högskolepoäng, Grundnivå 1. Working in projects
Kursplan AB1030 Att arbeta i projekt 7,5 högskolepoäng, Grundnivå 1 Working in projects 7.5 Higher Education Credits *), First Cycle Level 1 Mål Kursens övergripande mål är att den studerande ska tillägna
Läs merNy programansvarig och visioner för Datateknik, 300hp
Ny programansvarig och visioner för Datateknik, 300hp 9 maj 2011 Bakgrund: Vem är Patrik? Utb.: student Chalmers F 1992 1995, doktorand 2000, nu docent i programvaruteknik på D&IT-institutionen. Undervisning:
Läs merBetygskriterier för självständigt arbete på masternivå
Betygskriterier för självständigt arbete på masternivå Gäller för självständigt arbete i biologi, miljövetenskap, markvetenskap, livsmedelsvetenskap, lantbruksvetenskap, kemi och teknologi. För att bli
Läs merVad är Artificiell Intelligens (AI) Olika typer av AI och deras användningsområden Innovation med hjälp av AI Framtiden och etiska frågeställningar
1 Agenda Vad är Artificiell Intelligens (AI) Olika typer av AI och deras användningsområden Innovation med hjälp av AI Framtiden och etiska frågeställningar 2 Nuvarande AI Funktioner en grov Analogi Rekommendation,
Läs merIntroduktion till kursen och MATLAB
Introduktion till kursen och MATLAB TNA005: Tillämpad matematik i teknik och naturvetenskap för ED1, KTS1, och MT1 vårterminen 2018 Berkant Savas Kommunikations- och transportsystem Institutionen för teknik
Läs merOntologier. Cassandra Svensson 2014-01-09
Ontologier Cassandra Svensson 2014-01-09 Sammanfattning Jag har läst Annika Flycht-Ericssons avhandling Design and Use of Ontoligies in information-providing Dialogue Systems. Med Annikas text som utgångspunkt
Läs mer729G75: Programmering och algoritmiskt tänkande. Tema 1, föreläsning 1 Jody Foo
729G75: Programmering och algoritmiskt tänkande Tema 1, föreläsning 1 Jody Foo Föreläsningsöversikt Kursinfo / Om kursen Algoritmer Objektorienterad programmering i praktiken terminologi använda objekt
Läs merInbyggda System. med start 2011. Inbyggda System, 2010-10-26
Inbyggda System Ny Master inriktning på KTH med start 2011 1 Inbyggda System en revolution! Den stora majoriteten (98%) av alla processorer i världen finns gömda inuti Inbygga System* > 4 miljarder inbyggda
Läs merInstruktioner - Datortentamen TDDD73 Funktionell och imperativ programmering i Python
Instruktioner - Datortentamen TDDD73 Funktionell och imperativ programmering i Python Hjälpmedel Följande hjälpmedel är tillåtna: Exakt en valfri bok, t.ex. den rekommenderade kursboken. Boken får ha anteckningar,
Läs merBedömning av Examensarbete (30 hp) vid Logopedprogrammet Fylls i av examinerande lärare och lämnas till examinator
version 2017-08-21 Bedömning av Examensarbete (30 hp) vid Logopedprogrammet Fylls i av examinerande lärare och lämnas till examinator Studentens namn Handledares namn Examinerande lärare Uppsatsens titel
Läs merInstruktioner - Datortentamen TDDD73 Funktionell och imperativ programmering i Python TDDE24 Funktionell och imperativ programmering del 2
Instruktioner - Datortentamen TDDD73 Funktionell och imperativ programmering i Python TDDE24 Funktionell och imperativ programmering del 2 Hjälpmedel Följande hjälpmedel är tillåtna: Exakt en valfri bok,
Läs merSystemintegration 2019 YRGO. Introduktion till kursen
Systemintegration 2019 YRGO Introduktion till kursen Lärare Nahid Vafaie B.S. Software Engineering and management på GU Även Computer Science på Chalmers på masternivå Arbetar som lärare (Yrkeshögskola)
Läs merProgrammering. Seminarier i datavetenskap, datorteknik och informationsteknik. Niklas Broberg niklas.broberg@chalmers.
Programmering Seminarier i datavetenskap, datorteknik och informationsteknik Niklas Broberg niklas.broberg@chalmers.se 2015-09-24 Hur många från Datavetenskap? Datateknik? Informationsteknik? Översikt
Läs merTekniker för storskalig parsning
Tekniker för storskalig parsning Introduktion Joakim Nivre Uppsala Universitet Institutionen för lingvistik och filologi joakim.nivre@lingfil.uu.se Tekniker för storskalig parsning 1(18) Kursöversikt Kursnamn:
Läs merInstruktioner - Datortentamen TDDD73 Funktionell och imperativ programmering i Python
Instruktioner - Datortentamen TDDD73 Funktionell och imperativ programmering i Python Hjälpmedel Följande hjälpmedel är tillåtna: Exakt en valfri bok, t.ex. den rekommenderade kursboken. Boken får ha anteckningar,
Läs merDatavetenskap Kandidatexamen i naturvetenskaper, 180 sp
Datavetenskap 2015-2016 Kandidatexamen i naturvetenskaper, 180 sp Examensstruktur för kandidatexamen Gemensamma studier 60 sp Akademiska studiefärdigheter 5 sp Grundstudier i huvudämnet 25 sp Biämne 25
Läs merKursen ges som en valbar kurs inom kandidatprogrammet i Samhällsplanering- urban och regional utveckling, 180 högskolepoäng.
Samhällsvetenskapliga fakulteten SGEL34, Samhällsgeografi: GIS - Teoretiska och praktiska applikationer inom samhällsplaneringsområdet, 15 högskolepoäng Human Geography: GIS - Theoretical and Practical
Läs merMALMÖ HÖGSKOLA Odontologiska fakulteten Tandhygienist-, tandläkar- och tandteknikerutbildningarna Introduktionskursen, 2011
MALMÖ HÖGSKOLA Odontologiska fakulteten Tandhygienist-, tandläkar- och tandteknikerutbildningarna Introduktionskursen, 2011 Kursplan för TANDHYGIENISTUTBILDNINGEN TANDLÄKARUTBILDNINGEN TANDTEKNIKERUTBILDNINGEN
Läs merElektronisk patientjournal
Elektronisk patientjournal Hippokrates Typer Tidsorienterad, problemorienterad samt källorienterad Varför? Stödja vården, legala skäl, forskning, utbildning. Data måste vara otvetydiga, strukturerade,
Läs merHur kunde man lyckas?
Hur kunde man lyckas? Första projektet i TrainMate SL tunnelvagnar Varje månad cirka 350 användare (många kollektiva) läser 400 000 sidor om 15 olika fordonstyp Kunden i Kina tvingar Bombardier Tyskland
Läs merMer OOP. Variation i typ. Medlen repetition. Generiska klasser. Gränssnitt - Interface. Mer om klasser Några exempel UML
Målet Mer OOP Mer om klasser Några exempel UML Modularitet Språkligt modulära enheter Få gränssnitt Små gränssnitt Tydliga gränssnitt Dold information Återanvändbarhet Variation i typer Variation i datastrukturer
Läs merArtificiell Intelligens Tekniker: Styrkor och Fallgropar
Artificiell Intelligens Tekniker: Styrkor och Fallgropar Docent Anne Håkansson Programvaruteknik och Datorsystem, KTH Epost: annehak@kth.se 2017 Anne Håkansson All rights reserved. Forskning i AI 1993-
Läs merFYTA12 VT11 halvtid, kursutvärdering
FYTA12 VT11 halvtid, kursutvärdering FYTA12 VT11 halvtid, kursutvärdering Översikt Totalt antal svar 5 Filter nej Gruppera efter fråga nej Del 1. Allmänna omdömen Ge dina omdömen på en skala 1-5. Observera
Läs merIntroduktion till objektorientering. Vad är objektorientering egentligen? Hur relaterar det till datatyper? Hur relaterar det till verkligheten?
Introduktion till objektorientering Vad är objektorientering egentligen? Hur relaterar det till datatyper? Hur relaterar det till verkligheten? TDDD78, TDDE30, jonas.kvarnstrom@liu.se 729A85 jonas.kvarnstrom@liu.se
Läs merComputer Science, masterprogram
DNR LIU-2016-01391 1(11) Computer Science, masterprogram 120 hp Computer Science, Master's Programme 6MICS Gäller från: 2017 VT Fastställd av Fakultetsstyrelsen för tekniska fakulteten Fastställandedatum
Läs merCADEC CALLISTA DEVELOPER S CONFERENCE
CADEC CALLISTA DEVELOPER S CONFERENCE 2018.01.24 GÖTEBORG Cadec 2018 med de senaste trenderna inom arkitektur och systemutveckling Java 9 ReactJS Blockkedjan Kafka Machine Learning GDPR Rivstarta 2018
Läs merAktuell information finns på anslagstavlor och på institutionens hemsida www.abo.fi/it. Studieperiod Kod Lärare Vecka Tid Auditorium
DATAVETENSKAP Information för årskurs 2-n ges i aud. Gamma tis 4.9 12-13. Kursutvärderingstillfälle för alla åk 9.12. i Gamma kl 13-15 och 7.5. i Gamma kl 10-12. Aktuell information finns på anslagstavlor
Läs merFöreläsning 2: Datainsamling - Observation, enkät, intervju. Att läsa: Kapitel 2 och 3 i Stone et al.: User Interface design and evaluation
Föreläsning 2: Datainsamling - Observation, enkät, intervju Att läsa: Kapitel 2 och 3 i Stone et al.: User Interface design and evaluation Stjärnmodellen Analys Utvärdering Implementation Prototyper Krav
Läs merDatateknik 2015-2016 Teknologie kandidatexamen, 180 sp
Datateknik 2015-2016 Teknologie kandidatexamen, 180 sp Examensstruktur för kandidatexamen Gemensamma studier 60 sp Akademiska studiefärdigheter 5 sp Grundstudier i huvudämnet 25 sp Biämne 25 sp Språk och
Läs merGymnasial vuxenutbildning
Gymnasial vuxenutbildning Kursutbud och schematider Skolan har gemensamma provtider vissa onsdagar klockan 13.00 16.00. Det innebär att skriftliga prov för en del kurser/lärare endast görs under denna
Läs merRe-designing learning activities in accounting - towards blended learning
Re-designing learning activities in accounting - towards blended learning Svetlana Sabelfeld, PhD Företagsekonomiska inst. Redovisningssektion Svetlana Sabelfeld, PhD Bakgrund Fler studenter tar online-kurser
Läs mer729G75: Programmering och algoritmiskt tänkande. Tema 1. Föreläsning 1 Jody Foo
729G75: Programmering och algoritmiskt tänkande Tema 1. Föreläsning 1 Jody Foo Föreläsningsöversikt Kursinfo / Om kursen Algoritmer Objektorienterad programmering i praktiken terminologi använda objekt
Läs merLME 210, Mediekunskap för lärare 2, 30 högskolepoäng
Gäller fr.o.m. ht 07 LME 210, Mediekunskap för lärare 2, 30 högskolepoäng Media Studies 2 for Teachers in Secondary Schools, 30 higher education credits Grundnivå / First Cycle 1. Fastställande Kursplanen
Läs merDIG IN TO Nätverksadministration
DIG IN TO Nätverksadministration Nätverksadministration Datormolnet The Cloud Agenda IT förändras kontinuerligt IT infrastruktur behöver byggas ut Högre krav på IT infrastrukturen Vad är datormoln? Vad
Läs merDatavetenskapligt program, N1COS
Ansökan om fortsatta studier inom program, våren 2015 Datavetenskapligt program, N1COS Inför varje termin måste du söka till de kurser du vill gå. Sista datum för ansökan till höstens kurser är den 15
Läs merExjobbskritik Muntlig opponering på ett exjobb. Stina Ericsson
Datalingvistisk metod och fördjupning HT05 1 Exjobbskritik Muntlig opponering på ett exjobb Stina Ericsson Datalingvistisk metod och fördjupning HT05 2 Översikt 1. Att läsa ett exjobb kritiskt 2. Opponeringen
Läs merDatum Förkunskapskrav och andra villkor för tillträde till kursen Grundläggande högskolebehörighet
1 (3) Kursplan Kursens benämning: Vetenskaplig metod A Engelsk benämning: Scientific method A Kurskod: 1MV015 Gäller från: HT 2012 Fastställd: Denna kursplan är fastställd av Ämnesrådet i Ledningsvetenskap
Läs merDynamic Review for Models ProjectWise Navigator
Dynamic Review for Models ProjectWise Navigator Magnus Cullberg Application Engineer, Bentley Systems Arbetsflöde för Dynamiskt Samarbete Arbete pågår Ordna & Publisera Granska, Analysera Förbättra Bentley
Läs merEventuella felaktiga svar kanselerar motsvarande mängd rätta svar
3,4,6,9 1. Om vi vill fokusera på att identifiera funktioner, och i vissa fall specificera in och ut data till funktionerna, vilken/vilka av följande metoder skulle då vara bäst lämpade för ändamålet?
Läs merMicrosoft Dynamics 365 Business Application vs. ERP. Företagen måsta sätta sig själva i förarsätet
Microsoft Dynamics 365 Business Application vs. ERP Slutsats från mina 5 artiklar om ämnet: Tema Dynamics 365 Business Application 2017-05-10 Created by: Mikael Petersén: Vi är inne i ett stort teknikskifte
Läs merGymnasiearbeten i fysik
Gymnasiearbeten i fysik Kosmisk strålning Exoplaneter och astrobiologi VÄLKOMNA! Hemliga koder, förunderliga dofter, extremt små saker och universum. Allt ryms under Vetenskapens Hus tak. Ämnesområden
Läs merSAS VIYA JOHAN ELFMAN ROLAND BALI
5/31/2016 SAS VIYA JOHAN ELFMAN ROLAND BALI Co p yr i g h t 2 0 1 6, S A S In s t i tut e In c. A l l r i g h t s r e s e r v ed. Co p yr i g h t 2 0 1 6, S A S In s t i tut e In c. A l l r i g h t s r
Läs merInformation om examensarbete 15 hp (10 veckor) Examensarbetsprocessen ht-15
Information om examensarbete 15 hp (10 veckor) Examensarbetsprocessen ht-15 Vad innebär? Ett självständigt arbete (i undantagsfall två och två) Att under 10 veckor lösa en ingenjörsuppgift och avrapportera
Läs merTDDD78, TDDE30, 729A85 Objektorienterad programmering och Java
jonas.kvarnstrom@liu.se 2018 TDDD78, TDDE30, 729A85 Objektorienterad programmering och Java Kursinformation Examinator, kursledare: Jonas Kvarnström Fråga kommentera avbryt! Utan OO har vi datastrukturer
Läs merHållbar utveckling A, Ht. 2014
Hållbar utveckling A, Ht. 2014 Kommunikation och projektledning för hållbar utveckling Projektplan Bakgrund Som ett stöd i ert projekt kommer ni att arbeta utifrån en projektplan i tre delar, varje ny
Läs merFör universitetsgemensamma regler för forskarutbildning se Regler för utbildning på forskarnivå vid Göteborgs universitet Doktorandreglerna.
HUMANISTISKA FAKULTETEN Dnr: U 2016/417 Allmän studieplan för licentiatexamen i Datalingvistik Studieplanen är fastställd av Humanistiska fakultetsstyrelsen vid Göteborgs universitet den 30 mars 2017.
Läs merIntroduktion till objektorientering. Vad är objektorientering egentligen? Hur relaterar det till datatyper? Hur relaterar det till verkligheten?
Introduktion till objektorientering Vad är objektorientering egentligen? Hur relaterar det till datatyper? Hur relaterar det till verkligheten? jonas.kvarnstrom@liu.se 2014 2017 jonas.kvarnstrom@liu.se
Läs merGrundläggande Datalogi
s delar Grundläggande Datalogi s delar s delar s delar Dataabstraktion Rekursion Algoritmanalys s delar Sortering Trädstrukturer Grafalgoritmer Optimering Stavning Strängmatchning Datakompression Versionshantering
Läs merIRIS Integrerat Dynamiskt Prognostiserande Underhållsstöd
IRIS Integrerat Dynamiskt Prognostiserande Underhållsstöd Projektstart: 2012 Projektavslut: 2017 Finansierat av: Vinnova, FFI Transporteffektivitet och Scania CV Dr Jonas Biteus Scania CV Vehicle service
Läs merKursplan. FÖ3032 Redovisning och styrning av internationellt verksamma företag. 15 högskolepoäng, Avancerad nivå 1
Kursplan FÖ3032 Redovisning och styrning av internationellt verksamma företag 15 högskolepoäng, Avancerad nivå 1 Accounting and Control in Global Enterprises 15 Higher Education Credits *), Second Cycle
Läs merStudienämnden Data 2012 13
Studienämnden Data 2012 13 Verksamhetsberättelse 3 2013-02-28 Christoffer Öjeling Emil Bryngelsson Daniel Toom Ordförande Vice Ordförande Arr-chef Öjeling, Bryngelsson, Toom SND Verksamhetsrapport 3 1
Läs merDnr G 2014/566 LOKAL EXAMENSBESKRIVNING Examensbenämning (svensk): Filosofie kandidatexamen med huvudområdet kognitionsvetenskap Examensbenämning (eng
Dnr G 2014/566 LOKAL EXAMENSBESKRIVNING Examensbenämning (svensk): Filosofie kandidatexamen med huvudområdet kognitionsvetenskap Examensbenämning (engelsk): Degree of Bachelor of Science with a major in
Läs merArkitektur. Den Röda Tråden
Arkitektur Done Den Röda Tråden Vad är arkitektur? Vad har vi arkitekturmodellen till? Hur redovisar vi en arkitektur? Hur tar vi fram en arkitektur? Uppgift arkitekturella krav Nu Redovisning/Diskussion
Läs merFöreläsning 2: Datainsamling - Observation, enkät, intervju. Att läsa: Kapitel 2 och 3 i Stone et al.: User Interface design and evaluation
Föreläsning 2: Datainsamling - Observation, enkät, intervju Att läsa: Kapitel 2 och 3 i Stone et al.: User Interface design and evaluation Stjärnmodellen Analys Utvärdering Implementation Prototyper Krav
Läs merOm användare och designprocessen
Om användare och designprocessen Målorienterad design. Olika typer av användare. Mentala modeller, metaforer med mera. Att designa The interaction framework. Förra veckan. Gör så här Men inte så Förra
Läs merDatavetenskapligt program, N1COS
Ansökan om fortsatta studier inom program, hösten 2015 Datavetenskapligt program, N1COS Inför varje termin måste du söka till de kurser du vill gå. Sista datum för ansökan till höstens kurser är den 15
Läs merInformations- & Trevlig inspirationsträff
Informations- & Trevlig inspirationsträff 09:15 09:45 studier utomlands 09:45 10:00 mingel 10:00 10.45 entreprenörskap 10:45 11.00 mentorprogrammet 11:00 11:15 mingel 11:15 11:30 praktik kurs 11:30 11:50
Läs merREV Dnr: 1-563/ Sid: 1 / 8
REV 170518 Dnr: 1-563/2017 2017-05-29 Sid: 1 / 8 Arbetsgruppen för kvalitetsgranskning av examensarbeten Kriterier för bedömning av examensarbeten Sedan 1 juli 2007 ska enligt högskoleförordningen samtliga
Läs merReligionshistoriska avdelningen
Religionshistoriska avdelningen Religionshistoria I Delkurs 4: Valbart alternativ: Nya religioner & nyandlighet (7,5 hp.) Delkursanvisningar VT 2011 Delkursansvarig E-post: peter.akerback@rel.su.se Telefon:
Läs merKURSHÄFTE. SKRIFTLIGT EXAMENSARBETE. ÄDELLAB 7,5 HP Handledare: Michell Zethson
KURSHÄFTE SKRIFTLIGT EXAMENSARBETE. ÄDELLAB 7,5 HP Handledare: Michell Zethson michell.zethson@konstfack.se innehåll: lärandemål & betygskriterier s. 2 3. kursinnehåll och schema: s. 4. innehåll forskningsskiss,
Läs merSabine Koch, Centrum för hälsoinformatik, LIME
Televård Applikationer och framtidsutveckling Sabine Koch, Centrum för hälsoinformatik, LIME Televård - framtidsutveckling Background Societal, economical, medical and technical development Obstacles to
Läs merHelsinki, 30 November 2011. Väino Tarandi, KTH & buildingsmart SWEDEN
Väino Tarandi, KTH & buildingsmart Swedish initiatives NVDB Swedish Transport Administration VisuCity Research project Detailing level - lanes Abstraction levels Phenomena linked to net links Trafikverket
Läs merThomas Padron-Mccarthy Datateknik B, Mobila applikationer med Android, 7.5 hp (Distans) (DT2014-54006-20132) Antal svarande = 18
Thomas Padron-Mccarthy Datateknik B, Mobila applikationer med Android, 7. hp (Distans) (DT0-006-0) Antal svarande = 8 Svarsfrekvens i procent =.7 Utvärderingsresultat Teckenförklaring Relativa frekvenser
Läs merGuide till projektarbetet
Guide till projektarbetet 10 Guide till projektarbete, 100p Projektarbete 2010/2011 2010 Ett projektarbete är en obligatorisk kurs i gymnasieskolan. Kursen är på 100 poäng, vilket skall motsvaras av 100
Läs merFöreläsning 2: Datainsamling - Observation, enkät, intervju. Att läsa: Kapitel 2 och 3 i Stone et al.: User Interface design and evaluation
Föreläsning 2: Datainsamling - Observation, enkät, intervju Att läsa: Kapitel 2 och 3 i Stone et al.: User Interface design and evaluation Stjärnmodellen Analys Utvärdering Implementation Prototyper Krav
Läs mer