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Foto: Matthias Friel

Intelligente Datenanalyse & Maschinelles Lernen I - Einzelansicht

Veranstaltungsart Vorlesung/Übung Veranstaltungsnummer 552712
SWS Semester SoSe 2023
Einrichtung Institut für Informatik und Computational Science   Sprache englisch
Belegungsfrist 03.04.2023 - 10.05.2023

Belegung über PULS
Gruppe 1:
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    Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum Lehrperson Ausfall-/Ausweichtermine Max. Teilnehmer/-innen
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Vorlesung Mo 14:00 bis 16:00 wöchentlich 17.04.2023 bis 24.07.2023  2.70.0.10 Prof. Dr. Scheffer 03.07.2023: 
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Übung Mi 14:00 bis 16:00 wöchentlich 19.04.2023 bis 26.07.2023  2.70.0.11 Prof. Dr. Scheffer  
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Vorlesung Mo 14:00 bis 16:00 Einzeltermin am 03.07.2023 2.70.0.01 Prof. Dr. Scheffer  
Gruppe 2:
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    Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum Lehrperson Ausfall-/Ausweichtermine Max. Teilnehmer/-innen
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Vorlesung Mo 14:00 bis 16:00 wöchentlich 17.04.2023 bis 24.07.2023  2.70.0.10 Prof. Dr. Scheffer 03.07.2023: 
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Übung Do 16:00 bis 18:00 wöchentlich 20.04.2023 bis 27.07.2023  2.70.0.11 Prof. Dr. Scheffer  
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Vorlesung Mo 14:00 bis 16:00 Einzeltermin am 03.07.2023 2.70.0.01 Prof. Dr. Scheffer  
Gruppe 3:
     jetzt belegen / abmelden
    Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum Lehrperson Ausfall-/Ausweichtermine Max. Teilnehmer/-innen
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Vorlesung Mo 14:00 bis 16:00 wöchentlich 17.04.2023 bis 24.07.2023  2.70.0.10 Prof. Dr. Scheffer 03.07.2023: 
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Übung Fr 14:00 bis 16:00 wöchentlich 21.04.2023 bis 28.07.2023  2.70.0.11 Prof. Dr. Scheffer 28.04.2023: 
09.06.2023: 
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Übung Fr 14:00 bis 16:00 14-täglich 28.04.2023 bis 09.06.2023  2.70.0.01 Prof. Dr. Scheffer 12.05.2023: 
26.05.2023: 
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Vorlesung Mo 14:00 bis 16:00 Einzeltermin am 03.07.2023 2.70.0.01 Prof. Dr. Scheffer  
Kommentar

Die Veranstaltung beschäftigt sich mit Algorithmen, die aus Daten lernen können. Algorithmen des maschinellen Lernens gewinnen aus Daten Modelle, mit denen sich dann Vorhersagen über das beobachtete System treffen lassen. Anwendungen für Datenanalyse-Verfahren erstrecken sich von der Vorhersage von Kreditrisiken über die Auswertung astronomischer Daten bis zu persönlichen Musikempfehlungen. Die Veranstaltung setzt sich aus einem Vorlesungs- und einem Projektteil zusammen. Der Vorlesungsteil vermittelt die Grundlagen des maschinellen Lernens. Im Projektteil werden anwendungsnahe Aufgaben eigenständig in Python bearbeitet.

Leistungsnachweis Projektaufgabe, Klausur oder mündliche Prüfung

Strukturbaum
Keine Einordnung ins Vorlesungsverzeichnis vorhanden. Veranstaltung ist aus dem Semester SoSe 2023 , Aktuelles Semester: SoSe 2024