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Maschinelles Lernen - Einzelansicht

Grunddaten
Veranstaltungsart Übung Learnweb   Logo Learnweb
Veranstaltungsnummer 3102 Kurztext
Semester WiSe 2019/20 SWS 2
Erwartete Teilnehmer/-innen Max. Teilnehmer/-innen
Rhythmus i.d.R. jedes 2. Semester Studienjahr / Zielgruppe
Credits
Hyperlink http://www.ismll.uni-hildesheim.de/lehre/ml-19w/index.html Evaluation Ja (als gesamte Veranstaltung - Papier)
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 anzeigen
iCalendar Export
Mo. 08:00 bis 10:00 c.t. wöchentlich Gebäude B (Samelson-Campus) - B 026 (Seminarraum) Raumplan        
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. 08:00 bis 10:00 c.t. wöchentlich Gebäude C (Samelson-Campus) - C 213 (Seminarraum) Raumplan        
Gruppe 2-Gruppe:
Termine Gruppe: 3-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. 14:00 bis 16:00 c.t. wöchentlich Gebäude B (Samelson-Campus) - B 026 (Seminarraum) Raumplan        
Gruppe 3-Gruppe:
Termine Gruppe: 4-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. 08:00 bis 10:00 c.t. wöchentlich Gebäude C (Samelson-Campus) - C 213 (Seminarraum) Raumplan        
Gruppe 4-Gruppe:
Termine Gruppe: 5-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. 08:00 bis 10:00 c.t. wöchentlich Gebäude B (Samelson-Campus) - B 026 (Seminarraum) Raumplan        
Gruppe 5-Gruppe:


Zugeordnete Personen
Kontaktperson (durchführend) Zuständigkeit
Scholz, Randolf durchführend, nicht verantwortlich
Weitere Person Zuständigkeit
Schmidt-Thieme, Lars, Professor Dr. Dr. verantwortlich, nicht durchführend
Studiengänge
Abschluss Studiengang Semester ECTS Kontingent
Bachelor B.Sc. Wirtschaftsinformat (PO 2011)
Bachelor B.Sc. Wirtschaftsinformat (PO 2014)
Master M.Sc. Data Analytics
Master M.Sc. Informationsmanagm. 1 - 3
Master M.Sc. Wirtschaftsinf. 1 - 3
Master M.Sc. Wirtschaftsinf.

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

LSF - Module
Modulkürzel Modultitel
BWI-ML Maschinelles Lernen
MIT-VML Maschinelles Lernen
0ERA-3LP Veranstaltungen mit 3 Credits f. ausl. Programmstud. (ERASMUS)
MIT-V6KIMa Gebiet KIML (WINF/IMIT), Vorl 6AP (MA vor PO 2014)
MWI-WA6LP Wahlbereich (MA) Wirtschaftsinformatik i.e.S. (6 LP)
Zuordnung zu Einrichtungen
Abt. Wirtschaftsinformatik und Maschinelles Lernen
Inhalt
Lerninhalte

Dies ist die Übung zur gleichnamigen Vorlesung Maschinelles Lernen. Hier werden die Lerninhalte aus der Vorlesung an praktischen Beispielen geübt und Algorithmen in R implementiert und an verschiedenen Datensätzen angewandt.

Zielgruppe

Für Studierende der Bachelorprogramme Angewandte Informatik, Informationsmanagement und Informationstechnologie und Wirtschaftsinformatik sowie für Studierende der Masterprogramme  Data Analytics und Wirtschaftsinformatik

BSc 5; MSc 1-3

 


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Die Veranstaltung wurde 1 mal im Vorlesungsverzeichnis WiSe 2019/20 gefunden:
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