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Data Analytics II - Einzelansicht

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Grunddaten
Veranstaltungsart Seminar Learnweb   Logo Learnweb
Veranstaltungsnummer 3614 Kurztext
Semester WiSe 2023/24 SWS 2
Erwartete Teilnehmer/-innen 15 Max. Teilnehmer/-innen 20
Rhythmus i.d.R. jedes Semester Studienjahr / Zielgruppe
Credits 4 Anmeldung Anmeldepflicht , Vergabe: Automatisch(Losen) (?)
Hyperlink   Evaluation Ja - Präsenzveranstaltung
Sprache englisch
Anmeldefristen Anmeldung (Einzelvergabe)    13.09.2023 - 26.10.2023 23:59:59   
Abmeldung VL-Ende    28.10.2023 - 16.02.2024 23:59:59   
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
Do. 16:00 bis 18:00 c.t. wöchentlich 02.11.2023 bis 15.02.2024  Gebäude G (Hauptcampus) - HC.G.0.05 (Großer Seminarraum) Raumplan        
Gruppe 1-Gruppe:
Zur Zeit keine Anmeldung möglich


Zugeordnete Person
Kontaktperson (durchführend) Zuständigkeit
Landwehr, Niels, Professor Dr. verantwortlich und durchführend
Studiengänge
Abschluss Studiengang Semester ECTS Kontingent
Master M.Sc. Data Analytics 1 - 3
Master M.Sc. IMIT Studienvar. AI
Master M.Sc. Informationsmanagm.
Master M.Sc. Wirtschaftsinf.

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

LSF - Module
Modulkürzel Modultitel
MWI-SemBI Seminar Business Intelligence (Master)
MWI-BI-S4L Seminar, Ergänzung zu Prüfungen aus dem Modul Business Intelligence mit 4 LP
MDA-SDA2 Seminar Data Analytics II
MIT-SKIML Seminar Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (Master)
Zuordnung zu Einrichtungen
Abt. Data Science
Inhalt
Bemerkung

For more information about the seminar, also see the Learnweb page at https://www.uni-hildesheim.de/learnweb2023/course/view.php?id=2990

Voraussetzungen

As most metric learning techniques we will study in the seminar are based on deep neural networks, prior knowledge about deep learning is recommended. Students in Msc Data Analytics should already have passed Data Analytics I.

Lerninhalte

In the seminar, we will study and discuss so-called metric learning approaches. Metric learning is a subfield of supervised machine learning concerned with building models that embed instances into a vector space, such that instances from the same class are close and instances from different classes are far apart. Compared to standard classification approaches, this has the advantage that the model can deal with novel classes at test time. Metric learning has several important applications, the most widely studied one being face recognition and face verification.

Throughout the seminar, we will study different approaches to metric learning, mainly based on deep neural networks. We will also discuss different application domains in which metric learning can be applied.


Strukturbaum
Die Veranstaltung wurde 1 mal im Vorlesungsverzeichnis WiSe 2023/24 gefunden:
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