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LSF – Lehre - Studium - Forschung

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Data Analytics III - Einzelansicht

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Grunddaten
Veranstaltungsart	Seminar	Learnweb
Veranstaltungsnummer	3109	Kurztext
Semester	WiSe 2024/25	SWS	2
Erwartete Teilnehmer/-innen	20	Max. Teilnehmer/-innen
Rhythmus	i.d.R. jedes Semester	Studienjahr / Zielgruppe
Credits	4
Hyperlink	https://www.ismll.uni-hildesheim.de/lehre/semDA3-21s/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.	16:00 bis 17:00 s.t.	Einzeltermin	am 17.12.2024	Gebäude D (Samelson-Campus) - SC.D.0.17 (Spl-Seminarraum)
	Di.	16:00 bis 17:00 s.t.	Einzeltermin	am 14.01.2025	Gebäude D (Samelson-Campus) - SC.D.0.17 (Spl-Seminarraum)
	Di.	14:00 bis 16:00 c.t.	wöchentlich		Gebäude D (Samelson-Campus) - SC.D.0.17 (Spl-Seminarraum)

Gruppe 1-Gruppe:

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

Studiengänge
Abschluss	Studiengang	Semester	ECTS	Kontingent
Master	M.Sc. Data Analytics
Master	M.Sc. Informationsmanagm.
Master	M.Sc. Wirtschaftsinf.

LSF - Module
Modulkürzel	Modultitel
0ERA-4LP	Veranstaltungen mit 4 Credits f. ausl. Programmstud. (ERASMUS)
MDFT-SDA2	Seminar Data Analytics II (MSc DA-F+A, SE)
MWINF-SeBI	Seminar Business Intelligence (Master WINF)
MWI-BI-S4L	Seminar, Ergänzung zu Prüfungen aus dem Modul Business Intelligence mit 4 LP (M WINF)
MDA-SDA3	Seminar Data Analytics III (M DA/ AT+SE/ AInf/ IMI)
MIT-SKIML	Seminar KI und Maschinelles Lernen (M WINF/IMIT bis PO 2016)

Zuordnung zu Einrichtungen
Abt. Wirtschaftsinformatik und Maschinelles Lernen

Inhalt
Voraussetzungen	Data Analytics: Students should have passed already seminar Data Analytics I and II
Lerninhalte	In this seminar, we will discuss Large Language Models. The seminar will build upon the lecture from last semester. Topics may include: - Architectures and Training Procedures for Large Language Models - Efficent Attention Mechanisms - Watermarking - Chain-of-Thought Reasoning
Zielgruppe	Für Studierende der Masterstudiengänge Angewandte Informatik, insbesondere in der Variante Data Analytics, sowie für Studierende der Wirtschaftsinformatik und Informationsmanagement und Informationstechnologie

Strukturbaum

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

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