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Master-Seminar: Maschinelles Lernen - Routing in Transportation Networks - Einzelansicht

Grunddaten
Veranstaltungsart Seminar Co-finanziert aus Studienbeiträgen N
Veranstaltungsnummer 3256 Kurztext
Semester SoSe 2014 SWS 2
Erwartete Teilnehmer/-innen 11 Max. Teilnehmer/-innen
Rhythmus i.d.R. jedes 2. Semester Studienjahr / Zielgruppe
Credits 3
Hyperlink http://www.ismll.uni-hildesheim.de/lehre/semML-14s/index.html Evaluation Ja (als gesamte Veranstaltung - Papier)
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
Mi. 16:00 bis 18:00 c.t. wöchentlich Gebäude D (Samelson-Campus) - D 017 (Spl-Seminarraum) Raumplan        
Gruppe 1-Gruppe:


Zugeordnete Personen
Zugeordnete Personen Zuständigkeit
Schmidt-Thieme, Lars, Professor Dr. Dr. verantwortlich, nicht durchführend
Grabocka, Josif, Dr. durchführend, nicht verantwortlich
Studiengänge
Abschluss Studiengang Semester ECTS Kontingent
Master M.Sc. Informationsmanagm. 1 - 3 3
Master M.Sc. Wirtschaftsinf. (PO 2011) 1 - 3 3

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

LSF - Module
Modulkürzel Modultitel
0ERA-3LP Veranstaltungen mit 3 Credits f. ausl. Programmstud. (ERASMUS)
WI-SEBI Seminar Business Intelligence
MIT-SKIML Seminar Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (Master)
Zuordnung zu Einrichtungen
Abt. Wirtschaftsinformatik und Maschinelles Lernen
Inhalt
Bemerkung

Kann eingebracht werden als:

  • Master-Seminar Maschinelles Lernen aus dem Gebiet Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen,
  • Master-Seminar Business Intelligence aus dem Gebiet Wirtschaftsinformatik i.e.S./Business Intelligence (WI), oder
  • Seminar Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (Master) für IMIT/ WI
Voraussetzungen

Studierende sollten eine Veranstaltung des ISMLL im Wintersemester 2013/14 besucht haben, da sich die Themen auf die Lehrinhalte stützen.

Lerninhalte

Moderne Nationen betrachten die freie Bewegung von Bürgern und Gütern als eine Schlüsselkomponente für eine anhaltende, ökonomische Entwicklung. Daher hat die Verringerung von Reisezeiten einen wichtigen, globalen Einfluss auf Zeitersparnis und Preisreduzierung. Die Verfügbarkeit von großen Datenmengen (z.B. GPS-Daten) ermöglicht Trends zu analysieren, um genaue Reisezeitvorhersagen für zukünftige Reisen zu treffen.

Während dieses Seminars wird das Reiseplanungsproblem in Transportationsnetzwerken aus einer Datenanalyseperspektive angegangen. Methoden des Maschinellen Lernes, welche Verkehrsdaten nutzen, werden präsentiert und bewertet.

Eine Liste von aktuellen Publikationen zu den Themen Verkehrsmanagement, effiziente Routenplanung und Reisezeitvorhersage wird den Studenten zur Verfügung gestellt, welche diese dann aufbereiten und den anderen Studierenden präsentieren.

Zielgruppe

Studierende des Studiengangs Informationsmanagement und Informationstechnologie und Wirtschaftsinformatik MSc


Strukturbaum
Keine Einordnung ins Vorlesungsverzeichnis vorhanden. Veranstaltung ist aus dem Semester SoSe 2014 , Aktuelles Semester: WiSe 2018/19
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