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Data Analytics I - Einzelansicht

Grunddaten
Veranstaltungsart Seminar Learnweb   Logo Learnweb
Veranstaltungsnummer 3107 Kurztext
Semester WiSe 2024/25 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 iCalendar Export
  Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum (mögliche Änderungen beachten!) Raum-
plan
Lehrperson Status Bemerkung fällt aus am Max. Teilnehmer/-innen
Einzeltermine anzeigen
iCalendar Export
Di. 14:00 bis 16:00 c.t. wöchentlich Gebäude B (Samelson-Campus) - SC.B.0.26 (Seminarraum) Raumplan        
Gruppe 1-Gruppe:


Zugeordnete Personen
Kontaktperson (durchführend) Zuständigkeit
Abdelmalak, Ibram verantwortlich und durchführend
Weitere Personen Zuständigkeit
Schmidt-Thieme, Lars, Professor Dr. Dr. verantwortlich, nicht durchführend
Stubbemann, Maximilian, Dr. verantwortlich, nicht durchführend
Studiengänge
Abschluss Studiengang Semester ECTS Kontingent
Bachelor B.Sc. I M I T 3 - 5
Bachelor B.Sc. Wirtschaftsinformat 3 - 5
Bachelor B.Sc. Wirtschaftsinformat
Master M.Sc. Data Analytics 1 - 3
Master M.Sc. IMIT Studienvar. AI
Master M.Sc. IMIT Studienvar. AI
Master M.Sc. Wirtschaftsinf.

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

LSF - Module
Modulkürzel Modultitel
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)
DSc-DaSc-2 Seminar Data Science II (M DA FT, B AINF, AI-IMI, MINF, UINF)
Zuordnung zu Einrichtungen
Abt. Wirtschaftsinformatik und Maschinelles Lernen
Inhalt
Lerninhalte

In this seminar, different approaches for conducting multistep Time
Series Forecasting (TSF) are discussed mainly the following :

  • Different Transformer-based Approaches, including different types of attention mechanisms.
  • Multi-Layer Perceptron (MLP)-based approaches including different multiresolution approaches.
  • Convolution Neural Networks (CNN), being used beyond Computer vision as a time series data encoder.
  • Utilizing transformation of time series data into the frequency domain.
Zielgruppe

The following student study group should be eligible for carrying out the course :

  • Für Studierende der Bachelorstudiengänge Wirtschaftsinformatik und Informationsmanagement und Informationstechnologie BSc 4-6
  • Master Data Analytics Seminar I (should be carried out before Seminar II and Seminar III).

Strukturbaum
Keine Einordnung ins Vorlesungsverzeichnis vorhanden. Veranstaltung ist aus dem Semester WiSe 2024/25 , Aktuelles Semester: SoSe 2025
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