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LSF – Lehre - Studium - Forschung

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Grunddaten

Veranstaltungsart	Übung	Learnweb
Veranstaltungsnummer	3108	Kurztext
Semester	SoSe 2024	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/dl-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
	Fr.	14:00 bis 16:00 c.t.	wöchentlich		Gebäude C (Samelson-Campus) - SC.C.2.13 (Seminarraum)			findet statt

Gruppe 1-Gruppe:

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Termine Gruppe: 2-Gruppe

	Tag	Zeit	Rhythmus	Dauer	Raum (mögliche Änderungen beachten!)	Raum- plan	Lehrperson	Status	Bemerkung	fällt aus am	Max. Teilnehmer/-innen
	Do.	14:00 bis 16:00 c.t.	wöchentlich		Gebäude A (Samelson-Campus) - SC.A.1.02 (Seminarraum)

Gruppe 2-Gruppe:

Jetzt anmelden / abmelden

Zugeordnete Personen

Kontaktpersonen (durchführend)	Zuständigkeit
Stubbemann, Maximilian, Dr.	verantwortlich und durchführend
Le, Ngoc Son	durchführend, nicht verantwortlich
Choi, Jung Min	durchführend, nicht verantwortlich

Studiengänge

Abschluss	Studiengang	Semester	ECTS	Kontingent
Master	M.Sc. Data Analytics
Master	M.Sc. IMIT Studienvar. AI
Master	M.Sc. Informationsmanagm.
Master	M.Sc. Wirtschaftsinf.

LSF - Module

Modulkürzel	Modultitel
MWI-BI6LP	Ergänzung zu Prüfung im Modul Business Intelligence mit 6 LP (M WINF)
MWI-LaLaMo	Large Language Models
MDA-MetSp6	Methodological Specialization (6 CP)

Zuordnung zu Einrichtungen

Abt. Wirtschaftsinformatik und Maschinelles Lernen

Inhalt

Zielgruppe	MSc WI & IMIT & AINF & DA - MSc 1-3

Diese Übung gehört zu folgender Veranstaltung

Nr.	Beschreibung	SWS
3107	Large Language Models	2

Strukturbaum

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

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