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Seminar IR - Einzelansicht

Grunddaten
Veranstaltungsart Seminar
Veranstaltungsnummer 4340 Kurztext Sem IR
Semester WiSe 2019/20 SWS 4
Erwartete Teilnehmer/-innen 20 Max. Teilnehmer/-innen 40
Rhythmus i.d.R. jedes 3. Semester Studienjahr / Zielgruppe
Credits 4 Anmeldung Anmeldepflicht , Vergabe: Automatisch(50%_FachSem./50%_Losen) (?)
Hyperlink   Evaluation Ja (als gesamte Veranstaltung - online)
Sprache deutsch
Anwesenheitspflicht Ja (mind. 80%) (?)
Anmeldefristen Anmeldung (Einzelvergabe) 10.09.2019 - 17.10.2019 23:59:59

Anmeldepflicht
Abmeldung bis Ende VL-Zeit 21.10.2019 - 07.02.2020 23:59:59

Anmeldepflicht
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. 16:00 bis 18:00 c.t. wöchentlich 22.10.2019 bis 04.02.2020  Altbau Bühler-Campus - L 047 (kl. Hörsaal) Raumplan        
Gruppe 1-Gruppe:
Prüfungstermine
Semester Termin Prüfer/-in Parallelgruppe Datum Prüfungsform Beginn Anmeldefrist Ende Anmeldefrist Ende Abmeldefrist Infos zu Nachschreibterminen
WiSe 2019/20 01 Mandl, Thomas Klausur 28.02.2020 VERBINDLICH 28.02.2020 VERBINDLICH


Zugeordnete Person
Kontaktperson (durchführend) Zuständigkeit
Mandl, Thomas, apl. Professor Dr. verantwortlich und durchführend
Studiengänge
Abschluss Studiengang Semester ECTS Kontingent
Bachelor B.A. I I M (PO 2009) 4 - 8
Bachelor B.A. I I M (PO 2014) 4 - 6
Bachelor B.Sc. I M I T

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

LSF - Module
Modulkürzel Modultitel
IW-SEIR Seminar Information Retrieval
0ERA-6LP Veranstaltungen mit 6 Credits f. ausl. Programmstud. (ERASMUS)
IW-SEMSV Seminar Maschinelle Sprachverarbeitung
Zuordnung zu Einrichtungen
Inst. für Informationswissenschaft und Sprachtechnologie
Inhalt
Voraussetzungen

Vorlesung IR

Lerninhalte

Gruppe 1: Prof. Dr. Thomas Mandl: Text Mining

Die Seminar bietet sowohl einen theoretischen als auch einen praktischen Zugang zum Text Mining. Mit verschiedenen Werkzeugen loten die Studierenden an konkreten Beispielen die Möglichkeiten der Technologien aus. Zudem stellen Studierende ausgewählte Fachliteratur vor, um Forschungsperspektiven kennenzulernen.

 

 


Strukturbaum
Keine Einordnung ins Vorlesungsverzeichnis vorhanden. Veranstaltung ist aus dem Semester WiSe 2019/20 , Aktuelles Semester: WiSe 2020/21
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