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Oberseminar: Maschinelles Lernen und Data Mining - Einzelansicht

Grunddaten
Veranstaltungsart Kolloquium
Veranstaltungsnummer 3119 Kurztext OS
Semester WiSe 2022/23 SWS 2
Erwartete Teilnehmer/-innen Max. Teilnehmer/-innen
Rhythmus i.d.R. jedes Semester Studienjahr / Zielgruppe
Credits
Hyperlink https://www.ismll.uni-hildesheim.de/lehre/os-21s/index.html Evaluation Noch nicht entschieden
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
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Mo. 18:00 bis 20:00 s.t. Einzeltermin am 07.11.2022 Gebäude B (Samelson-Campus) - SC.B.0.37 (Seminarraum) Raumplan        
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Mo. 18:00 bis 20:00 s.t. Einzeltermin am 14.11.2022 Gebäude B (Samelson-Campus) - SC.B.0.37 (Seminarraum) Raumplan        
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Mi. 18:00 bis 20:00 s.t. Einzeltermin am 30.11.2022 Gebäude B (Samelson-Campus) - SC.B.0.25 (Seminarraum) Raumplan        
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Mi. 18:00 bis 20:00 Einzeltermin am 21.12.2022 Gebäude B (Samelson-Campus) - SC.B.0.25 (Seminarraum) Raumplan        
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Mi. 18:00 bis 20:00 s.t. Einzeltermin am 25.01.2023 Gebäude B (Samelson-Campus) - SC.B.0.25 (Seminarraum) Raumplan        
Einzeltermine ausblenden
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Di. 18:00 bis 20:00 s.t. wöchentlich Gebäude B (Samelson-Campus) - SC.B.0.37 (Seminarraum) Raumplan        
Einzeltermine:
  • 01.11.2022
  • 08.11.2022
  • 15.11.2022
  • 22.11.2022
  • 29.11.2022
  • 06.12.2022
  • 13.12.2022
  • 20.12.2022
  • 27.12.2022
  • 03.01.2023
  • 10.01.2023
  • 17.01.2023
  • 24.01.2023
  • 31.01.2023
  • 07.02.2023
  • 14.02.2023
Gruppe 1-Gruppe:


Zugeordnete Personen
Kontaktpersonen (durchführend) Zuständigkeit
Schmidt-Thieme, Lars, Professor Dr. Dr. verantwortlich und durchführend
Thyssens, Daniela durchführend, nicht verantwortlich
Studiengänge
Abschluss Studiengang Semester ECTS Kontingent
Bachelor B.Sc. I M I T 6 3
Bachelor B.Sc. Wirtschaftsinformat 6 3
Bachelor B.Sc. Wirtschaftsinformat
Master M.Sc. Informationsmanagm. 3 3
Master M.Sc. Wirtschaftsinf. 3 3

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

Zuordnung zu Einrichtungen
Abt. Wirtschaftsinformatik und Maschinelles Lernen
Inhalt
Lerninhalte

Das Oberseminar richtet sich an Studierende, die ihre Bachelor- oder Masterabschlußarbeit am ISMLL schreiben, und zielt auf die Darstellung von Abschlussarbeits-Themen, die Diskussion vorläufiger Ergebnisse und Probleme sowie die Bekanntmachung von Abschlussarbeits-Ergebnissen.

Zielgruppe

Bachelor- und Master-Examenskandidaten

BSc 6 / MSc 4


Strukturbaum
Keine Einordnung ins Vorlesungsverzeichnis vorhanden. Veranstaltung ist aus dem Semester WiSe 2022/23 , Aktuelles Semester: WiSe 2024/25
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