116 Frauen und Männer erhielten ein Diplom Bachelor of Science in Informatik. Darunter befanden sich erstmals Absolventinnen und Absolventen in Artificial Intelligence & Machine Learning: Sechs Personen haben das 2020 lancierte Bachelor-Studium absolviert, mit dem das Departement auf die steigende Nachfrage nach Fachkräften in den Bereichen Künstliche Intelligenz und Robotik reagiert. Die Absolventinnen und Absolventen können neuste AI-Methoden richtig anwenden und selbst AI-Systeme entwickeln – sei es im Bereich der Bild- und Videoanalyse, der Optimierung industrieller Prozesse oder für die Entwicklung von Diagnosesystemen in der Medizin.
Hoher Beliebtheit erfreut sich nach wie vor der zweitjüngste Studiengang des Departements: 52 der 116 Absolventinnen und Absolventen absolvierten ihren Informatik-Bachelor in der Studienrichtung Information & Cyber Security. Das Angebot existiert seit 2018 und befähigt Nachwuchskräfte, sichere IT-Infrastrukturen zu entwickeln und zu betreiben.
Weiter schlossen 75 Personen mit einem Diplom Bachelor of Science in Wirtschaftsinformatik ab. Acht Studierende erhielten ein Master-Diplom in Informatik.
Die Diplomfeier fand am Freitag, 14. Juli 2023 im Theater Casino Zug statt. Im Rahmen der Feier wurden auch Preise für herausragende Abschlüsse, Studienleistungen und Abschlussarbeiten verliehen (siehe unten).
Medienbild
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Preise Master Informatik
Den Preis für eine herausragende Masterarbeit teilen sich Fabian Gröger (Adligenswil LU) und Andrin Bürli (Ebikon LU). Dotiert mit 1'500 Franken, Sponsor: Komax AG.
- Fabian Gröger erarbeitete im Rahmen seiner Arbeit «Self-Supervised Pre-Training for Digital Dermatology & Data-Centric Approach to Medical Imaging» drei wissenschaftliche Artikel in den Bereichen selbstüberwachtes Lernen und Datensatzbereinigung. Ziel ist es, damit die Forschungslandschaft rund um Deep Learning in Kombination mit der digitalen Dermatologie zu ergänzen.
- Andrin Bürli kreierte in seiner Abschlussarbeit «Axiomatic Attribution for Sequence-based Plasma StateMonitoring» eine transparente und datengesteuerte Methodik zur Überwachung des Plasmazustands in einem Tokamak (einem Fusionsreaktor). Dabei wurden die Vorteile von überwachten und unüberwachten Lerntechniken kombiniert. Die genaue Überwachung, Vorhersage und letztlich die Vermeidung von Störungen sind für den erfolgreichen Betrieb von Tokamaks entscheidend.