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Foto: Matthias Friel

Maschinelles Lernen & Intelligente Datenanalyse II - Einzelansicht

Veranstaltungsart Vorlesung/Übung Veranstaltungsnummer
SWS 4 Semester WiSe 2023/24
Einrichtung Institut für Informatik und Computational Science   Sprache deutsch
Belegungsfrist 02.10.2023 - 10.11.2023

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 12:00 bis 14:00 wöchentlich 16.10.2023 bis 05.02.2024  2.70.0.10 Prof. Dr. Scheffer 20.11.2023: 
25.12.2023: 1. Weihnachtstag
01.01.2024: Neujahr
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Übung Mo 14:00 bis 16:00 wöchentlich 16.10.2023 bis 05.02.2024  2.70.0.09 Prof. Dr. Scheffer 25.12.2023: 1. Weihnachtstag
01.01.2024: Neujahr
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Vorlesung Mo 12:00 bis 14:00 Einzeltermin am 20.11.2023 Online.Veranstaltung 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 12:00 bis 14:00 wöchentlich 16.10.2023 bis 05.02.2024  2.70.0.10 Prof. Dr. Scheffer 20.11.2023: 
25.12.2023: 1. Weihnachtstag
01.01.2024: Neujahr
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Übung Di 12:00 bis 14:00 wöchentlich 17.10.2023 bis 06.02.2024  2.70.0.10 Prof. Dr. Scheffer 26.12.2023: 2. Weihnachtstag
02.01.2024: Akademische Weihnachtsferien
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Vorlesung Mo 12:00 bis 14:00 Einzeltermin am 20.11.2023 Online.Veranstaltung 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 Mo 12:00 bis 14:00 wöchentlich 16.10.2023 bis 05.02.2024  2.70.0.10 Prof. Dr. Scheffer 20.11.2023: 
25.12.2023: 1. Weihnachtstag
01.01.2024: Neujahr
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Übung Mi 12:00 bis 14:00 wöchentlich 18.10.2023 bis 07.02.2024  2.70.0.09 Prof. Dr. Scheffer 27.12.2023: Akademische Weihnachtsferien
03.01.2024: Akademische Weihnachtsferien
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Vorlesung Mo 12:00 bis 14:00 Einzeltermin am 20.11.2023 Online.Veranstaltung Prof. Dr. Scheffer  
Kommentar

Aufbauend auf der Vorlesung Intelligente Datenanalyse beschäftigt sich die Veranstaltung vertiefend 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 das notwendige Wissen über Datenanalyse sowie über Matlab. Im Projektteil werden anwendungsnahe Aufgaben eigenständig bearbeitet.

Voraussetzungen Intelligente Datenenalyse
Leistungsnachweis Projektaufgabe und mündliche Prüfung

Strukturbaum
Keine Einordnung ins Vorlesungsverzeichnis vorhanden. Veranstaltung ist aus dem Semester WiSe 2023/24 , Aktuelles Semester: WiSe 2024/25