Informatik

Exzellente, sehr systematische Ausbildung im Bereich der professionellen Softwareentwicklung; enge Verzahnung mit den Naturwissenschaften, mit Möglichkeit der Schwerpunktbildung im Nebenfach; viele Wahlmöglichkeiten für Wahlpflicht- und Schwerpunktmodule der Informatik zur individuellen Gestaltung des Studiums; solide mathematische Grundausbildung ermöglicht systematische Ausbildung in Bereichen der künstlichen Intelligenz und Data Science.

Invertierte online gestützte Veranstaltungen zur Entwicklung der Organisations- & Selbstlernfähigkeiten, Fokus auf prof. Softwareentwicklung, dabei z.B. Nutzung in der Praxis angewendeter Plattformen und Methoden insb. zur Unterstützung der Teamarbeit; nach solider Grundausbildung viele Wahlmöglichkeiten (Module anderer Naturwissenschaften, Spezialisierung) ermöglicht Vorbereitung auf anwendungsbezogene Berufsfelder (z.B. Bioinformatik); Doppelabschlüsse mit Mathematik/Physik möglich; Einstieg in Master alternativ über: BSc. Naturwissenschaften; künftig: zusätzlicher Fokus auf Data Science.

Jede Pflichtveranstaltung wird von einer/einem Dozent*in durchgängig über mehrere Jahre hinweg begleitet. Die Evaluationen und das Feedback der Studierenden kann dadurch systematisch in die Weiterentwicklung der Veranstaltungen einfließen, und die Veranstaltungen bleiben über die Jahre hinweg konsistent. Große Veranstaltungen werden durch die Verwendung von Online-Lernplattformen unterstützt, was die Kommunikation zwischen Studierenden und Lehrenden vereinfacht. Mögliche Hemmungen seitens der Studierenden Fragen zu stellen werden durch dies verringert.

- Webseite (https://www.cs.hhu.de/studium-lehre-informatik/studieninteressierte/ist-informatik-in-duesseldorf-etwas-fuer-mich.html) - Girl's Day - Hochschulinformationstag (mit Angeboten der Fachschaft und des Studiengangs) - Studieren vor dem Abitur (https://www.hhu.de/studium/studienberatung/studieninteressierte/schuelerinnen/orientieren-und-kennenlernen/st - Vorlesungsbesuch zum Schnuppern

- Webseite (https://www.cs.hhu.de/studium-lehre-informatik/studieninteressierte/termine-und-links-fuer-erstsemester.html) - Survival Guide (online https://www.cs.hhu.de/studium-lehre-informatik/studieninteressierte/survival-guide-fuer-studienanfaenger.html & print) - Vorkurs

- Webseite (https://www.cs.hhu.de/studium-lehre-informatik/studieninteressierte/termine-und-links-fuer-erstsemester.html) - Survival Guide (online https://www.cs.hhu.de/studium-lehre-informatik/studieninteressierte/survival-guide-fuer-studienanfaenger.html & print) - Vorkurs, Vorkurse / Brückenkurse vor Studienbeginn, Kurse zum Erwerb studienrelevanter Kompetenzen/Schlüsselkompetenzen (z.B. Schreibwerkstatt, Selbstorganisation, wissenschaftliches Arbeiten), Semesterbegleitende Rückmeldung des Lernerfolgs (z.B. Zwischentests mit individuellen Korrekturen/Besprechungen), Geregelte Variierung der Studiendauer gemäß individueller Bedürfnisse (z.B. Bachelor+, 6+ und 7-/8-Semesteroption), Einführungsveranstaltungen und Beratungsangebote der Fachschaft.

Université de Nantes, Frankreich; Universidad Politécnica de Madrid, Spanien; Universidad San Jorge, Zaragoza, Spanien; Universität Basel, Schweiz; Institute of Technology, Blanchardstown, Irland; Göteborgs Universitet, Schweden; Technological Educational Institut of Epirus, Arta, Griechenland; University of Warmia and Mazury, Olsztyn, Polen; Università di Pisa, Italien; Universität Hacettepe, Ankara, Türkei

Sehr guter Zugang zum leistungsfähigen High Performance Cluster "HILBERT", der auch von Studierenden für entsprechende Abschlussarbeiten genutzt werden kann. Hervorragende Infrastruktur für Anwendungen der Künstlichen Intelligenz und im Machine Learning.

Starke interdisziplinäre Ausrichtung in der Forschung, z.B. durch die Beteiligung der Bioinformatik am Excellenzcluster der Biologie; durch intensive Zusammenarbeit mit den Sozialwissenschaften am "Düsseldorf Institute for Internet and Democracy" (mit Fokus auf Digitale Demokratie) und dem "Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften" in Köln; enge Kooperationen mit der Medizin in den Bereichen Data Science und Künstliche Intelligenz; gemeinsame Professuren mit dem Forschungszentrum Jülich in Data Science und Machine Learning.

Der wissenschaftliche Nachwuchs wird gefördert durch die Heine Research Academies; für die MNF (und damit insbesondere die Informatik) ist iGRAD (Interdisciplinary Graduate and Research Academy Düsseldorf) daran beteiligt. Juniorprofessor*innen und Postdocs werden auch unterstützt durch das Junior Scientist and International Researcher Center der HHU.

Eine Professur für praxisnahe Gründungslehre wird derzeit eingerichtet. Unterstützung durch die DIWA GmbH, eine gemeinsame Technologie-Transferagentur der Heinrich-Heine-Universität und der Landeshauptstadt Düsseldorf. Ziel der DIWA ist es, Existenzgründungen aus der Wissenschaft zu unterstützen, Kooperationen zwischen Wissenschaft und Wirtschaft zu intensivieren und den Wissenschafts- und Technologiestandort Düsseldorf zu stärken.

Aufbau einer Gruppe von Mitarbeitern, welche sich mit besonderem Fokus und unter didaktischer Fortbildung der Entwicklung und Begleitung der Grundlagenlehre widmen. Im Zuge dieses Aufbaus soll ein Programm zur Früherkennung von Problemen und zur Unterstützung von schwachen Studierenden aufgebaut werden.

Link