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Foto: Matthias Friel

Intelligente Datenanalyse & Maschinelles Lernen I - Einzelansicht

Veranstaltungsart Vorlesung/Übung Veranstaltungsnummer
SWS Semester SoSe 2024
Einrichtung Institut für Informatik und Computational Science   Sprache englisch
Belegungsfrist 02.04.2024 - 10.05.2024

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 Di 10:00 bis 12:00 wöchentlich 09.04.2024 bis 16.07.2024  2.70.0.09 Prof. Dr. Scheffer  
Einzeltermine:
  • 09.04.2024
  • 16.04.2024
  • 23.04.2024
  • 30.04.2024
  • 07.05.2024
  • 14.05.2024
  • 21.05.2024
  • 28.05.2024
  • 04.06.2024
  • 11.06.2024
  • 18.06.2024
  • 25.06.2024
  • 02.07.2024
  • 09.07.2024
  • 16.07.2024
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Übung Do 12:00 bis 14:00 wöchentlich 11.04.2024 bis 18.07.2024  2.70.0.10 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 Di 10:00 bis 12:00 wöchentlich 09.04.2024 bis 16.07.2024  2.70.0.09 Prof. Dr. Scheffer  
Einzeltermine:
  • 09.04.2024
  • 16.04.2024
  • 23.04.2024
  • 30.04.2024
  • 07.05.2024
  • 14.05.2024
  • 21.05.2024
  • 28.05.2024
  • 04.06.2024
  • 11.06.2024
  • 18.06.2024
  • 25.06.2024
  • 02.07.2024
  • 09.07.2024
  • 16.07.2024
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Übung Di 14:00 bis 16:00 wöchentlich 09.04.2024 bis 16.07.2024  2.70.0.09 Prof. Dr. Scheffer  
Gruppe 3:
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    Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum Lehrperson Ausfall-/Ausweichtermine Max. Teilnehmer/-innen
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Vorlesung Di 10:00 bis 12:00 wöchentlich 09.04.2024 bis 16.07.2024  2.70.0.09 Prof. Dr. Scheffer  
Einzeltermine:
  • 09.04.2024
  • 16.04.2024
  • 23.04.2024
  • 30.04.2024
  • 07.05.2024
  • 14.05.2024
  • 21.05.2024
  • 28.05.2024
  • 04.06.2024
  • 11.06.2024
  • 18.06.2024
  • 25.06.2024
  • 02.07.2024
  • 09.07.2024
  • 16.07.2024
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Übung Do 10:00 bis 12:00 wöchentlich 11.04.2024 bis 18.07.2024  2.70.0.08 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 2024 , Aktuelles Semester: WiSe 2024/25