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Modern Optimization Techniques - Einzelansicht

Grunddaten
Veranstaltungsart Übung
Veranstaltungsnummer 3104 Kurztext
Semester WiSe 2020/21 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//opt-20w/index.html Evaluation
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
Di. 08:00 bis 10:00 c.t. wöchentlich Externes Gebäude - Online-Lehre (ggf. folgt Raumangabe für Ausnahme Präsenzlehre) 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 ausblenden
iCalendar Export
Mi. 14:00 bis 16:00 c.t. wöchentlich Externes Gebäude - Online-Lehre (ggf. folgt Raumangabe für Ausnahme Präsenzlehre) Raumplan        
Einzeltermine:
  • 21.10.2020
  • 28.10.2020
  • 04.11.2020
  • 11.11.2020
  • 18.11.2020
  • 25.11.2020
  • 02.12.2020
  • 09.12.2020
  • 16.12.2020
  • 23.12.2020
  • 30.12.2020
  • 06.01.2021
  • 13.01.2021
  • 20.01.2021
  • 27.01.2021
  • 03.02.2021
Gruppe 2-Gruppe:


Zugeordnete Personen
Kontaktpersonen (durchführend) Zuständigkeit
Boumaiza, Eya verantwortlich und durchführend
Thyssens, Daniela verantwortlich und durchführend
Weitere Person Zuständigkeit
Schmidt-Thieme, Lars, Professor Dr. Dr. verantwortlich, nicht durchführend
Studiengänge
Abschluss Studiengang Semester ECTS Kontingent
Bachelor B.Sc. I M I T
Bachelor B.Sc. Wirtschaftsinformat
Master M.Sc. Data Analytics
Master M.Sc. Informationsmanagm.
Master M.Sc. Wirtschaftsinf.
LSF - Module
Modulkürzel Modultitel
MIT-MOT Modern Optimization Techniques
0ERA-3LP Veranstaltungen mit 3 Credits f. ausl. Programmstud. (ERASMUS)
xMIT-V6KIM Gebiet KIML (WINF/IMIT), Vorl 6AP (MA vor PO 2014)
MWI-BI6LP Ergänzung zu Prüfung im Modul Business Intelligence mit 6 LP (M WINF)
MIT-V6KIML Gebiet KIML (IMIT), Vorl 6 AP (MA ab PO 2014)
Zuordnung zu Einrichtungen
Abt. Wirtschaftsinformatik und Maschinelles Lernen
Inhalt
Bemerkung

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

Zielgruppe

Für Studierende des Masterstudiengängs Wirtschaftsinformatik und Informationsmanagement und Informationstechnologie


Strukturbaum
Keine Einordnung ins Vorlesungsverzeichnis vorhanden. Veranstaltung ist aus dem Semester WiSe 2020/21 , Aktuelles Semester: WiSe 2024/25
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