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LSF – Lehre - Studium - Forschung

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Semi-supervised, Weakly Supervised, and Self-supervised Learning - Einzelansicht

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Grunddaten

Veranstaltungsart	Übung
Veranstaltungsnummer	3620	Kurztext
Semester	SoSe 2023	SWS	2
Erwartete Teilnehmer/-innen	20	Max. Teilnehmer/-innen	40
Rhythmus	i.d.R. jedes 2. Semester	Studienjahr / Zielgruppe
Credits		Anmeldung	Keine Online-Anmeldung
Hyperlink		Evaluation	Noch nicht entschieden
Sprache	englisch

Termine Gruppe: 1-Gruppe

	Tag	Zeit	Rhythmus	Dauer	Raum (mögliche Änderungen beachten!)	Raum- plan	Lehrperson	Status	Bemerkung	fällt aus am	Max. Teilnehmer/-innen
	Do.	18:00 bis 20:00 c.t.	wöchentlich	27.04.2023 bis 13.07.2023	Gebäude G (Hauptcampus) - HC.G.3.07 (Großer Seminarraum)

Gruppe 1-Gruppe:

 

Zugeordnete Personen

Kontaktperson (durchführend)	Zuständigkeit
Ujjwal,	durchführend, nicht verantwortlich
Weitere Person	Zuständigkeit
Landwehr, Niels, Professor 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.

LSF - Module

Modulkürzel	Modultitel
DSc_SSL	Semi-supervised, Weakly Supervised, and Self-supervised Learning

Zuordnung zu Einrichtungen

Abt. Data Science

Strukturbaum

Keine Einordnung ins Vorlesungsverzeichnis vorhanden. Veranstaltung ist aus dem Semester SoSe 2023 , Aktuelles Semester: WiSe 2023/24

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