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Seminar IR - Einzelansicht

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Grunddaten
Veranstaltungsart Seminar
Veranstaltungsnummer 4374 Kurztext Sem IR
Semester SoSe 2019 SWS 4
Erwartete Teilnehmer/-innen 20 Max. Teilnehmer/-innen 25
Rhythmus i.d.R. jedes Semester Studienjahr / Zielgruppe
Credits 4 Anmeldung Anmeldepflicht , Vergabe: Automatisch(50%_FachSem./50%_Losen) (?)
Hyperlink   Evaluation Ja - digitale Veranstaltung
Sprache deutsch
Anwesenheitspflicht Ja (mind. 80%) (?)
Anmeldefristen Anmeldung (Einzelvergabe) 12.03.2019 - 03.04.2019 23:59:59

Anmeldepflicht
Abmeldung bis Ende VL-Zeit 04.04.2019 16:00:00 - 31.07.2019

Anmeldepflicht
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
Einzeltermine anzeigen
iCalendar Export
Mi. 12:00 bis 14:00 c.t. wöchentlich 10.04.2019 bis 10.07.2019  Gebäude B (Samelson-Campus) - SC.B.0.37 (Seminarraum) Raumplan Mandl      
Gruppe 1-Gruppe:
Termine Gruppe: 2-Gruppe iCalendar Export
  Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum (mögliche Änderungen beachten!) Raum-
plan
Lehrperson Status Bemerkung fällt aus am Max. Teilnehmer/-innen
Einzeltermine anzeigen
iCalendar Export
Mo. 14:00 bis 16:00 c.t. wöchentlich 08.04.2019 bis 08.07.2019  Altbau Bühler-Campus - BC.L.0.70 (Seminarraum) Raumplan Thode      
Gruppe 2-Gruppe:


Zugeordnete Personen
Kontaktpersonen (durchführend) Zuständigkeit
Mandl, Thomas, apl. Professor Dr. verantwortlich und durchführend
Thode, Wiebke verantwortlich und durchführend
Studiengänge
Abschluss Studiengang Semester ECTS Kontingent
Bachelor B.A. I I M 4 - 6
Bachelor B.A. I I M 4 - 8
Bachelor B.Sc. I M I T

Hinweis: Die Angaben zu den Semestern sind nur Empfehlungen, keine Anmeldebeschränkungen.

LSF - Module
Modulkürzel Modultitel
0ERA-6LP Veranstaltungen mit 6 Credits f. ausl. Programmstud. (ERASMUS)
IW-SEIR Seminar Information Retrieval
IW-MSVSem Seminar Maschinelle Sprachverarbeitung
Zuordnung zu Einrichtungen
Inst. für Informationswissenschaft und Sprachtechnologie
Inhalt
Voraussetzungen

Vorlesung IR

Lerninhalte

Gruppe 1: Prof. Dr. Thomas Mandl: Text Mining

Die Seminar bietet sowohl einen theoretischen als auch einen praktischen Zugang zum Text Mining. Mit verschiedenen Werkzeugen loten die Studierenden an konkreten Beispielen die Möglichkeiten der Technologien aus. Zudem stellen Studierende ausgewählte Fachliteratur vor, um Forschungsperspektiven kennenzulernen.

 

Gruppe 2: Noushin Fadaei: Patent Analysis


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