Data Analytics I - Einzelansicht

Grunddaten
Veranstaltungsart	Seminar	Learnweb
Veranstaltungsnummer	3109	Kurztext
Semester	SoSe 2024	SWS	2
Erwartete Teilnehmer/-innen	30	Max. Teilnehmer/-innen
Rhythmus	i.d.R. jedes Semester	Studienjahr / Zielgruppe
Credits	4
Hyperlink	https://www.ismll.uni-hildesheim.de/lehre/semDA1-21s/index.html	Evaluation	Ja - Präsenzveranstaltung
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
	Di.	14:00 bis 16:00 c.t.	wöchentlich		Gebäude B (Samelson-Campus) - SC.B.0.26 (Seminarraum)

Gruppe 1-Gruppe:

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Prüfungstermine
Semester	Termin	Prüfer/-in	Parallelgruppe	Datum	Prüfungsform	Beginn Anmeldefrist	Ende Anmeldefrist	Ende Abmeldefrist	Infos zu Nachschreibterminen
SoSe 2024	01			12.07.2024		09.04.2024	23.04.2024 VERBINDLICH	23.04.2024 VERBINDLICH
SoSe 2024	01			12.07.2024			23.04.2024 VERBINDLICH	23.04.2024 VERBINDLICH

Zugeordnete Personen
Kontaktperson (durchführend)	Zuständigkeit
Stubbemann, Maximilian, Dr.	durchführend, nicht verantwortlich
Weitere Person	Zuständigkeit
Schmidt-Thieme, Lars, Professor Dr. Dr.	verantwortlich, nicht durchführend

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

LSF - Module
Modulkürzel	Modultitel
DSc-DaSc-2	Seminar Data Science II (M DA FT, B AINF, AI-IMI, MINF, UINF)
MIT-SKIML	Seminar KI und Maschinelles Lernen (M WINF/IMIT bis PO 2016)
BWI-WWIS	WPF-Seminar B.Sc. WI (BA WINF, AINF, IMI+T)
0ERA-4LP	Veranstaltungen mit 4 Credits f. ausl. Programmstud. (ERASMUS)
MDA-SDA1	Seminar Data Analytics I (M DA/ IMI/ AInf)
IT-SKIML	Seminar Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (Bachelor)
MWI-BI-S4L	Seminar, Ergänzung zu Prüfungen aus dem Modul Business Intelligence mit 4 LP (M WINF)

Zuordnung zu Einrichtungen
Abt. Wirtschaftsinformatik und Maschinelles Lernen

Inhalt
Lerninhalte	This Seminar will be dedicated to the topic of Learning on Graphs. The discussed paper will include the following topics: - Shallow Node Embeddings - Graph Neural Network Architectures - Scaling and Simplyfying Graph Neural Networks - Self-Supervised Representation Learning on Graphs - Link Prediction - Applications of Graph Learning
Zielgruppe	Für Studierende der Bachelorstudiengänge Wirtschaftsinformatik und Informationsmanagement und Informationstechnologie BSc 4-6 Master Data Analytics Seminar I

Strukturbaum

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

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