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Bayesian Networks - Einzelansicht

Grunddaten
Veranstaltungsart Übung Learnweb   Logo Learnweb
Veranstaltungsnummer 3106 Kurztext
Semester SoSe 2020 SWS 2
Erwartete Teilnehmer/-innen Max. Teilnehmer/-innen
Rhythmus i.d.R. jedes 2. Semester Studienjahr / Zielgruppe
Credits 0
Hyperlink http://www.ismll.uni-hildesheim.de/lehre//bn-20w/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 ausblenden
iCalendar Export
Mi. 16:00 bis 18:00 c.t. wöchentlich Gebäude C (Samelson-Campus) - C 213 (Seminarraum) Raumplan        
Einzeltermine:
  • 15.04.2020
  • 22.04.2020
  • 29.04.2020
  • 06.05.2020
  • 13.05.2020
  • 20.05.2020
  • 27.05.2020
  • 10.06.2020
  • 17.06.2020
  • 24.06.2020
  • 01.07.2020
  • 08.07.2020
  • 15.07.2020
Gruppe 1-Gruppe:


Zugeordnete Personen
Kontaktperson (durchführend) Zuständigkeit
N.N.,  durchführend, nicht verantwortlich
Weitere Person Zuständigkeit
Schmidt-Thieme, Lars, Professor Dr. 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
0ERA-3LP Veranstaltungen mit 3 Credits f. ausl. Programmstud. (ERASMUS)
MIT-VBNets Bayessche Netze
Zuordnung zu Einrichtungen
Abt. Wirtschaftsinformatik und Maschinelles Lernen
Inhalt
Bemerkung

Gebiet: KI + ML (MSc) und IMIT & WI

Lerninhalte

Dies ist die Übung zu der Vorlesung "Bayessche Netze". Hier werden die Lerninhalte der Vorlesung aufbereitet und mittels praktischer Übungen vermittelt.

Zielgruppe

Gebiet: MSc 1-3


Strukturbaum
Keine Einordnung ins Vorlesungsverzeichnis vorhanden. Veranstaltung ist aus dem Semester SoSe 2020 , Aktuelles Semester: WiSe 2020/21
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