Lehrveranstaltungen

Unsere Lehrveranstaltungen

... finden Sie im Vorlesungsverzeichnis der Universität Hohenheim in HohCampus.

Aktuelle Lehrveranstaltungen stehen in der Fakultät Naturwissenschaften / Institut für Lebensmittelwissenschaften und Biotechnologie / Fachgebiet Lebensmittelinformatik (150l).

AIDAHO

Viele unserer Lehrveranstaltungen können im Rahmen des AIDAHO Zertifikats anerkannt werden. Darüberhinaus bieten wir das Modul "Applications in Food Informatics" an.

Bachelor

Einführung in wissenschaftliches Arbeiten (Lebensmittelinformatik)

Dieses Seminar vermittelt grundlegende Kompetenzen wissenschaftlichen Arbeitens und dient der gezielten Vorbereitung auf die Bachelorarbeit. Die Studierenden lernen, wissenschaftliche Fragestellungen zu entwickeln, relevante Literatur systematisch zu recherchieren, strukturierte wissenschaftliche Texte zu verfassen und die Regeln guter wissenschaftlicher Praxis anzuwenden. Darüber hinaus werden moderne Werkzeuge wie LaTeX/Overleaf und Generative KI sowie Präsentationstechniken vorgestellt.

Das Modul ist praxisorientiert aufgebaut:

Zu Beginn finden mehrere verpflichtende Seminartage statt um methodische Grundlagen zu vermitteln. Anschließend beginnt die Bearbeitungsphase, in der die Studierenden unter Betreuung eine wissenschaftliche Kurzarbeit zu einem zugewiesenen Thema verfassen und einen ersten Entwurf bis zur vorgegebenen Frist einreichen.

Es folgt eine Begutachtungsphase, in der jede Arbeit mindestens zwei anderen Teilnehmer:innen zur Review zugeteilt wird. Die Gutachten werden an die Betreuenden übermittelt und anschließend an die Autor:innen zurückgegeben. Auf Grundlage des erhaltenen Feedbacks überarbeiten die Studierenden ihre Arbeiten und reichen eine finale Fassung ein.

 

Am Ende des Semesters finden verpflichtende Abschlusspräsentationen statt, bei denen alle Teilnehmer:innen ihre Arbeit vorstellen. Eine aktive Beteiligung an Diskussionen zu den Arbeiten der anderen Studierenden ist dabei zentraler Bestandteil des Seminars.

Bewerbung: Aus den Themengebieten der Betreuer:innen können nach Absprache (per E-Mail) interessante Themen nach Neigung entwickelt werden. Das heisst Interessent:innen sollten die angebotenen Themegebiete der Betreuer:innen durchlesen und sich dann mit diesen per E-Mail in Verbindung setzen. Dann kann im Gespräch ein geeignetes Thema zur Bearbeitung aus dem Gebiet gefunden werden.

Betreuer:innen

Dana Jox, Daniel Einsiedel, Elia Henrichs, Florian Kaltenecker, Julia Senge, Pia Schweizer

Themengebiete Wintersemester 2025/26

 

Zeitplan Wintersemester 2025/26

Bewerbung/ Absprachen für Themen bis: folgt

Themenvergabe: folgt

6 Seminartage: (Update für Zeitplan folgt zeitnah)

TerminZeitInhaltOrt
Mi., 16.10.202412-14 UhrEinführung wiss. Arbeiten 150lRaum 1.11 in Fruwirthstr. 21 (Geb. 01.39)
Di., 22.10.202414-16 UhrTechn. Einführung Word + LaTeXRaum 1.11 in Fruwirthstr. 21 (Geb. 01.39)
Fr., 25.10.202410-12 UhrPowerPoint + Citavi Verwendung + VisualisierungB13
Di., 29.10.202414-16 UhrExperimenteRaum 1.11 in Fruwirthstr. 21 (Geb. 01.39)
Di. 05.11.202414-16 UhrKI-ToolsRaum 1.11 in Fruwirthstr. 21 (Geb. 01.39)
Fr., 08.11.202410-12 UhrAbstract- How to & Fragen zu bisherigen Punkten?B13

Abgabe erster Entwurf: folgt, vorraussichtlich eine Woche vor Weihnachten

Deadline für Begutachtung: folgt

Präsentationen/ Bericht Abgabe (Camera Ready Copy): folgt

Finale Präsentation: folgt

 Kursinformation

Modulnummer1511-011
VeranstaltungsartSeminar mit Übung
TypWahlmodul (Lebensmittelwissenschaft und Biotechnologie B.Sc., Lebensmittelchemie B.Sc., Biologie B.Sc., Biologie Lehramt an Gymnasien B.A., Ernährungswissenschaften B.Sc., Ernährungsmanagement und Diätetik B.Sc.)
ECTS6
Angebotshäufigkeitjedes WiSe
LehrspracheDeutsch
Modulkataloghttps://hohcampus.verw.uni-hohenheim.de:443/qisserver/pages/startFlow.xhtml?_flowId=detailView-flow&unitId=18907&periodId=352&navigationPosition=studiesOffered,searchCourses

Grundlagen der Informatik

Die Veranstaltung ist an Studierende adressiert, die technische Grundlagen über die Funktionsweise von Informationssystemen erwerben wollen. Neben Grundlagen über die Funktionsweise von Computern und Programmierung, werden Algorithmen für Standardprobleme, Datenstrukturen und Rechnernetzwerke vorgestellt.

 

Inhalte der Veranstaltung sind:
- Funktionsweise von Computern
- Grundlagen der Programmierung
- Grundlegende Algorithmen für Suchen und Sortieren von Informationen
- Datenstrukturen, z.B. Arrays, Bäume, Listen, Hashing, Graphen
- Verteilte Systeme und Rechnernetze

 

 Kursinformation

Modulnummer1511-201
VeranstaltungsartVorlesung mit Übung
TypWahlpflichtmodul (Lebensmittelwissenschaft und Biotechnologie B.Sc., Agrarbiologie B.Sc., Agrarwissenschaften B.Sc., Nachwachsende Rohstoffe und Bioenergie B.Sc.)
ECTS 6
Angebotshäufigkeitjedes WiSe
LehrspracheDeutsch
Modulkataloghttps://hohcampus.verw.uni-hohenheim.de:443/qisserver/pages/startFlow.xhtml?_flowId=detailView-flow&unitId=18909&periodId=352&navigationPosition=studiesOffered,searchCourses

Statistik für die Lebensmittelwissenschaften und Biotechnologie

Die Veranstaltung ist an Studierende der Lebensmittelwissenschaft und Biotechnologie adressiert. Neben einer theoretischen Einführung in die Thematik sind praktische Übungen anhand realer Datenbeispiele mit Excel, R oder Python Bestandteil der Veranstaltung.


Mögliche Inhalte der Veranstaltung sind:
- Ereignissen und Mengensystemen, Deskription und Exploration von Daten
- Wahrscheinlichkeitsrechnung (eindimensional und multivariat), Zufallsvariablen
- Parameterschätzung
- Statistische Tests und Hypothesen
- Regressionsanalyse, Korrelationsanalyse, Varianzanalyse
- Zeitreihenanalyse
- Exkurs: Verfahren des maschinellen Lernens zur Datenanalyse

 

 Kursinformation

Modulnummer1511-021
VeranstaltungsartVorlesung mit Übung
TypPflichtmodul (Lebensmittelwissenschaft und Biotechnologie B.Sc.)
ECTS 6
Angebotshäufigkeitjedes SoSe
LehrspracheDeutsch
Modulkataloghttps://hohcampus.verw.uni-hohenheim.de:443/qisserver/pages/startFlow.xhtml?_flowId=detailView-flow&unitId=19148&periodId=347

Master

Computational Thinking

This module will provide essential knowledge of the technological foundations of information systems. Based on this, students will be able to assess technology but also to develop software and acquire fundamentals for learning machine learning techniques.

The students will learn programming fundamentals in Python and the foundations of algorithms (e.g., for searching, sorting, or shortest distance) and data structures (e.g., lists, graphs, and trees). Furthermore, the module focuses on optimization procedures, data analytics, simulation, and adaptive/intelligent software systems. Students acquire a basic understanding of how to model problems in algorithms/software and how to solve them using modern programming languages and paradigms.

 

Kursinformation

Modulnummer1511-400
VeranstaltungsartVorlesung
TypWahlmodul (Food Biotechnology M.Sc., Food Science and Engineering M.Sc., Lebensmittelchemie M.Sc., Food Systems M.Sc., Bioeconomy M.Sc.)
ECTS7.5
Angebotshäufigkeitjedes WiSe
LehrspracheEnglisch
Modulkataloghttps://hohcampus.verw.uni-hohenheim.de:443/qisserver/pages/startFlow.xhtml?_flowId=detailView-flow&unitId=18911&periodId=352&navigationPosition=studiesOffered,searchCourses

Industry 4.0 Technologies

After completing this module, students can understand the basic components of modern automation schemes and the underlying digitalization principles. They can write simple programs for interaction with real-time components, analyzing the data to make decisions and to control the running process. In particular, they understand and can implement the basics of how data is obtained from physical sensors, communicated through different components, and further transformed into control actions to achieve a desired objective.

 

Kursinformation

Modulnummer1509-510
VeranstaltungsartVorlesung
TypWahlmodul (Food Science and Engineering M.Sc., Food Science and Technology M.Sc., Food Chemistry M.Sc., Agricultural Biology M.Sc., Biology M.Sc., Bioeconomy M.Sc. (profile: Data Science and AI in the bioeconomy), Molecular Nutrition M.Sc., Clinial Nutrition M.Sc., Crop Sciences M.Sc.)
ECTS7.5
Angebotshäufigkeitjedes SoSe
LehrspracheEnglisch
Modulkataloghttps://hohcampus.verw.uni-hohenheim.de:443/qisserver/pages/startFlow.xhtml?_flowId=detailView-flow&unitId=27155&periodId=347&navigationPosition=studiesOffered,searchCourses

Introduction to Machine Learning in Python

In the first part of the lecture, the students will learn the basics of programming and how to work with the Python ML ecosystem. After an overview and self-training of basic programming concepts, the focus is set on the acquisition of programming skills for the application and evaluation of machine learning (ML) techniques. Students will learn about most basic ML models and how to implement them in Python using state-of-the-art ML frameworks such as scikit-learn. Subsequently, Deep Learning, known from recent applications such as image recognition (e.g. for autonomous vehicles), will be the subject of discussion along with practical training sessions using PyTorch. Additionally, metrics and concepts for evaluating ML models, i.e., how to interpret the results, are taught. Also the aspect of data visualization as a central topic of data analytics will be trained in this course.            

Kursinformation

Modulnummer4407-481
VeranstaltungsartE-Learning
Typ-
ECTS7.5
Angebotshäufigkeitjedes SoSe
LehrspracheEnglisch
Modulkataloghttps://hohcampus.verw.uni-hohenheim.de:443/qisserver/pages/startFlow.xhtml?_flowId=detailView-flow&unitId=19231&periodId=347&navigationPosition=studiesOffered,searchCourses

Natural Science Concepts

The module introduces fundamental concepts of “Natural Sciences” and aims to deliver basic knowledge in Chemistry, Microbiology, Biotechnology, (Food) Engineering, and Material Science. A case study, for instance on ‘Time Temperature Indicators”, fosters knowledge transfer and enables the students to apply the different concepts to one concrete example of application. Lecture-accompanying experiments and guided tours through the laboratories and pilot plants of the Institute of Food Science and Biotechnology are part of the course schedule. Moreover, 2 industry – hosted lectures further highlight the importance of natural Sciences as one of the key disciplines in Bioeconomy.

 

Kursinformation

Modulnummer1507-401
VeranstaltungsartVorlesung
TypWahlpflichtmodul (Bioeconomy M.Sc.)
ECTS 6
Angebotshäufigkeitjedes WiSe
LehrspracheEnglisch
Modulkataloghttps://hohcampus.verw.uni-hohenheim.de:443/qisserver/pages/startFlow.xhtml?_flowId=detailView-flow&unitId=13134&periodId=352&navigationPosition=studiesOffered,searchCourses

Practical Introduction to Programming with Python

Students learn advanced programming with Python with a focus on practical application in realistic use cases. The following contents are covered:

  • Programming with Python
  • AI Coding-Tools (e.g. ChatGPT, Github Copilot, ...) 
  • Computer Networks
  • Web development with Python
  • API Programming
  • Data Analytics

The course will be conducted in a project-based format. In addition to delivering theoretical lecture content, these concepts will be practically applied in projects, with students receiving guidance from tutors.

 

Kursinformation

Modulnummer1511-501
VeranstaltungsartVorlesung mit Übung
TypWahlmodul (Bioeconomy M.Sc., Information Systems M.Sc.)
ECTS 6
Angebotshäufigkeitjedes WiSe
LehrspracheEnglisch
Modulkataloghttps://hohcampus.verw.uni-hohenheim.de:443/qisserver/pages/startFlow.xhtml?_flowId=detailView-flow&unitId=22437&periodId=352&navigationPosition=studiesOffered,searchCourses

Projects in Bioeconomic Research - Group Project

In this module a set of tools and skills are provided to identify, describe, evaluate, and improve the sustainability of the value chain of a (new) biobased product. The students analyze a whole biogenic value chain currently on the agenda of the bioeconomy transformation process to develop a deeper understanding of biobased industrial and commercial activities. With support from supervisors and in communication with partners from industry, students first identify a value chain related to food, feed, fibre or fuel production. They then describe, analyse and identify gaps in the value chain from biomass production to conversion and market introduction of the product.


The following methods and tools can be used for the system analysis:
- “energy and mass flows”, and “thermodynamic considerations”
- supply chain management based on “value stream mapping” and “continuous improvement techniques”.
- “life-cycle assessment”,
- “environmental and social impact assessment”.


These methods and tools are introduced to demonstrate how to carry out an internet-based case study using a step-by-step approach. Particular emphasis is placed on the selection of green materials, the design of factory operations and the management of market introduction of (new) bio-based products. Environmental and social impacts of the value chain will be assessed and approaches for waste reduction and energy saving will be elaborated in order to optimize production. Finally, based on their analysis, students develop a concept to improve an existing biogenic value chain or scientific and engineering pre-studies can be carried out to fill identified gaps or create new products. The results as well as the pros and cons of the applied methods are presented and discussed in class.

 

Kursinformation

Modulnummer1505-411
VeranstaltungsartProjekt/Projektarbeit
TypPflichtmodul (Bioeconomy M.Sc.)
ECTS 6
Angebotshäufigkeitjedes SoSe
LehrspracheEnglisch
Modulkataloghttps://hohcampus.verw.uni-hohenheim.de:443/qisserver/pages/startFlow.xhtml?_flowId=detailView-flow&unitId=10829&periodId=347&navigationPosition=studiesOffered,searchCourses

Veranstaltungen für Doktorand:innen

Individuelles Doktoranden-Seminar im Fg. Lebensmittelinformatik

Seminar für Doktorand:innen nach individueller Absprache.

Mögliche Themen:

  • Projekt- und Zeitmanagement, Kooperation mit Forschungspartnern/Unternehmen
  • Konzeption von Projekten im Rahmen der Digitalisierung der Lebensmittelverarbeitung
  • Erstellen von Präsentationen angepasst an die Zuhörer
  • Diskussion zur Hypothesenbildung, Planung von Experimenten zu deren Beantwortung
  • Datenauswertung, Aufbereitung in Tabellen, Bilder, Schemata, Ableitung von Modellvorstellungen und deren Integration in Publikation
  • Planung von Vorarbeiten für neue Forschungsprojekte bis hin zur Antragstellung ausgerichtet auf den jeweiligen Förderer