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 Schmidt-Thieme , Lars - Einzelansicht

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Foto Lars Schmidt-Thieme
Foto Lars Schmidt-Thieme
Grunddaten
Nachname Schmidt-Thieme
Vorname Lars
Namenszusatz
Titel / Doktorgrad Professor Dr. Dr. Bemerkung
Zus. Akad. Grad

Funktionen

Einrichtung Funktion
Abt. Wirtschaftsinformatik und Maschinelles Lernen Professor_innen
Prüfungsausschuss IMIT (B. Sc.) Vertreter_innen Gruppe Professor_innen (P)
Prüfungsausschuss & Zulassungskommission IMIT (M. Sc.) Vertreter_innen Gruppe Professor_innen (P)
Prüfungsausschuss & Zulassungskommission Wirtschaftsinformatik (M. Sc.) Vertreter_innen Gruppe Professor_innen (P)
Prüfungsausschuss Wirtschaftsinformatik (B. Sc.) Vertreter_innen Gruppe Professor_innen (P)
Ständige Kommission für das Qualitätsmanagement für Lehre und Studium im FB 4 Studiengangsbeauftragte
Fachstudienberatung Angewandte Informatik (M.Sc.) Fachstudienberater_innen
Forschungskommission (4:1:1:1) Vertreter_innen Gruppe Professor_innen (P)
Ständige Kommission für das Qualitätsmanagement für Lehre und Studium im FB 4 Stellv. Studiengangsbeauftragte
Mitglieder des XXIII. Senats (7:2:2:2) Vertreter_innen Gruppe Professor_innen (P)
Fachbereichsrat Fachbereich 4 (7:2:2:2) Vertreter_innen Gruppe Professor_innen (P)
Stipendien-Auswahlkommission Fachbereich 4 Stellvertreter_innen Gruppe Professor_innen (Stellv. P)
Fachstudienberatung Informationsmanagement und Informationstechnologie (B.Sc.) Fachstudienberater_innen
Fachstudienberatung Informationsmanagement und Informationstechnologie (M.Sc.) Fachstudienberater_innen
Fachstudienberatung Data Analytics (M.Sc.) Fachstudienberater_innen

Dienstadresse

PLZ 31141 Telefon +49 5121 883-40360
Ort Hildesheim Fax +49 5121 883-40361
Straße Samelsonplatz 1 E-Mail-Adresse E-Mail-Adresse nur nach dem Login sichtbar (Kontaktformular)
Dienstzimmer C 203 Spl Hyperlink http://www.ismll.uni-hildesheim.de/personen/lst.html
Gebäude Sprechzeit n. V.
Zuordnung zu Einrichtungen
Abt. Wirtschaftsinformatik und Maschinelles Lernen

Weitere Informationen nach dem Einloggen verfügbar.


Zugeordnete Projekte

Überwachte Modelle für Daten mit Komplexer Struktur
TrAmP - Datengetriebene Tourenplanung für ambulante Pflege
EGRAPHSEN. Möglichkeiten und Perspektiven der digitalen Malerzuweisung bei attischen Vasen
Verbundprojekt L2O: Learning to Optimize: Dynamische Komplexe Routenoptimierung für Fahrzeugflotten
Künstliche Intelligenz, Wissensbasierte und Integrierte Systeme für Biolabore (KIWI-biolab)
Kollaboratives Machine Learning zur Erkennung von Fraud und Risiken in ERP-Systemen (KOEX)

Zugehörige Publikationen

Erscheinungsjahr 2008

Data Analysis, Machine Learning and Applications


Externe Dokumente

Name Dateiname
Foto Lars Schmidt-Thieme persons_1270.jpg

Strukturbaum

Die Person wurde 14 mal gefunden:
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