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Grunddaten
Veranstaltungsart Vorlesung mit Übung
Veranstaltungsnummer 5280 Kurztext
Semester SoSe 2019 SWS 4
Erwartete Teilnehmer/-innen Max. Teilnehmer/-innen
Rhythmus i.d.R. jedes 2. Semester Studienjahr / Zielgruppe
Credits 6
Hyperlink   Evaluation Noch nicht entschieden
Sprache englisch
Termine Gruppe: 1-Gruppe iCalendar Export
  Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum (mögliche Änderungen beachten!) Raum-
plan
Lehrperson Status Bemerkung fällt aus am Max. Teilnehmer/-innen
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Mo. 14:00 bis 16:00 c.t. wöchentlich 08.04.2019 bis 08.07.2019  Gebäude A (Samelson-Campus) - SC.A.0.09 (Großer Seminarraum) Raumplan       15.04.2019:  Ausfallbemerkung nur nach dem Einloggen sichtbar.
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Fr. 14:00 bis 16:00 c.t. wöchentlich 17.05.2019 bis 24.05.2019  Gebäude B (Samelson-Campus) - SC.B.1.48 (Seminarraum Samelsonplatz) Raumplan        
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Fr. 10:00 bis 12:00 c.t. wöchentlich 31.05.2019 bis 12.07.2019  Gebäude B (Samelson-Campus) - B 145 (Seminarraum, gesperrt ab dem Sommersemester 2020) Raumplan       05.07.2019:  Ausfallbemerkung nur nach dem Einloggen sichtbar.
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Mi. 12:00 bis 14:00 c.t. Einzeltermin am 03.07.2019 Gebäude B (Samelson-Campus) - SC.B.0.40 (Seminarraum) Raumplan        
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Di. 14:00 bis 16:00 c.t. Einzeltermin am 16.07.2019 Gebäude B (Samelson-Campus) - SC.B.1.48 (Seminarraum Samelsonplatz) Raumplan        
Gruppe 1-Gruppe:


Zugeordnete Person
Kontaktperson (durchführend) Zuständigkeit
de Wiljes, Jan-Hendrik, Dr. rer. nat. verantwortlich und durchführend
Studiengänge
Abschluss Studiengang Semester ECTS Kontingent
Master M.Sc. Data Analytics
Master M.Sc. Wirtschaftsinf.
LSF - Module
Modulkürzel Modultitel
MDA-MetSp6 Methodological Specialization (6 CP)
MWI-UM6LP Ergänzung zur Unternehmensmodellierung mit 6 LP
Zuordnung zu Einrichtungen
Abt. Mathematik 1
Inhalt
Literatur
  • D. Easley & J. Kleinberg: Networks, Crowds, and Markets: Reasoning about a Highly Connected World
  • M. E. J. Newman: Networks - An Introduction
Lerninhalte

Graphs (or networks) are (almost) everywhere. They can be found in real life in different forms, e.g. naturally (road networks, social networks,…) or as reasonable models (movie recommendation, anomaly detection,…). In this course, we will introduce some of the most common classes of networks and typical problems arising in the study of these networks. Classical and, if possible, ML-based approaches to solve these problems will be discussed. In the last few lectures we will have a brief look at Graph-based approaches to (typical) unsupervised and semi-supervised learning situations.


Strukturbaum
Keine Einordnung ins Vorlesungsverzeichnis vorhanden. Veranstaltung ist aus dem Semester SoSe 2019 , Aktuelles Semester: SoSe 2024
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