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Data Analytics II - Einzelansicht

Grunddaten
Veranstaltungsart Seminar
Veranstaltungsnummer 3108 Kurztext
Semester WiSe 2023/24 SWS 2
Erwartete Teilnehmer/-innen Max. Teilnehmer/-innen
Rhythmus i.d.R. jedes Semester Studienjahr / Zielgruppe
Credits 4
Hyperlink https://www.ismll.uni-hildesheim.de/lehre/semDA2-21w/index.html Evaluation Ja - Präsenzveranstaltung
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
Einzeltermine ausblenden
iCalendar Export
Di. 14:00 bis 16:00 c.t. wöchentlich Gebäude B (Samelson-Campus) - SC.B.0.26 (Seminarraum) Raumplan        
Einzeltermine:
  • 31.10.2023
  • 07.11.2023
  • 14.11.2023
  • 21.11.2023
  • 28.11.2023
  • 05.12.2023
  • 12.12.2023
  • 19.12.2023
  • 26.12.2023
  • 02.01.2024
  • 09.01.2024
  • 16.01.2024
  • 23.01.2024
  • 30.01.2024
  • 06.02.2024
  • 13.02.2024
Gruppe 1-Gruppe:


Zugeordnete Personen
Kontaktperson (durchführend) Zuständigkeit
Dernedde, Tim durchführend, nicht verantwortlich
Weitere Personen Zuständigkeit
Schmidt-Thieme, Lars, Professor Dr. Dr. verantwortlich, nicht durchführend
Stubbemann, Maximilian, Dr. verantwortlich, nicht durchführend
Studiengänge
Abschluss Studiengang Semester ECTS Kontingent
Master M.Sc. Data Analytics
Master M.Sc. IMIT Studienvar. AI
Master M.Sc. Informationsmanagm.
Master M.Sc. Wirtschaftsinf.
LSF - Module
Modulkürzel Modultitel
MWINF-SeBI Seminar Business Intelligence (Master WINF)
MWI-BI-S4L Seminar, Ergänzung zu Prüfungen aus dem Modul Business Intelligence mit 4 LP (M WINF)
MDA-SDA2 Seminar Data Analytics II (M DA/ IMI/ AInf)
0ERA-4LP Veranstaltungen mit 4 Credits f. ausl. Programmstud. (ERASMUS)
MIT-SKIML Seminar KI und Maschinelles Lernen (M WINF/IMIT bis PO 2016)
MDFT-SDA1 Seminar Data Analytics I (MSc DA-F+A, SE)
Zuordnung zu Einrichtungen
Abt. Wirtschaftsinformatik und Maschinelles Lernen
Inhalt
Literatur

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Silver, D., Hubert, T., Schrittwieser, J., Antonoglou, I., Lai, M., Guez, A., Lanctot, M., Sifre, L., Kumaran, D., Graepel, T., Lillicrap, T., Simonyan, K., Hassabis, D., 2017. Mastering Chess and Shogi by Self-Play with a General Reinforcement Learning Algorithm. https://doi.org/10.48550/arXiv.1712.01815
Silver, D., Lever, G., Heess, N., Degris, T., Wierstra, D., Riedmiller, M., 2014. Deterministic policy gradient algorithms, in: International Conference on Machine Learning. pp. 387–395.
Van Hasselt, H., Guez, A., Silver, D., 2016. Deep reinforcement learning with double q-learning, in: Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence.

Lerninhalte

The topic of this seminar is Reinforcement Learning

Zielgruppe

MSc WI & IMIT & AINF & DA -  MSc 1-3


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