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Mathematische Grundlagen zu Künstliche Intelligenz, Neuronale Netze und Data Analytics II (Prüfungsordnungsmodul)5 ECTS

Stand der importierten Daten ("mein campus"-Datenabzug): 19.11.2021 16:36


POS-pordnr:142962Prüfungsnummer:65723Eigene Seite im Modulhandbuch:nein

Zuordnung zu Studiengängen, Validierung, Einpassung in die Musterstudienpläne:

Computational and Applied Mathematics (Master of Science)Prüfungsordnungsversion 2017w:
Prüfungsordnungsversion 2019w:
Data Science (Bachelor of Science)Prüfungsordnungsversion 2020w:
Mathematik (Master of Science) (für Validierung verantwortlich)Prüfungsordnungsversion 2014w:
Prüfungsordnungsversion 2015w:
Prüfungsordnungsversion 2019w:
Wirtschaftsmathematik (Master of Science)Prüfungsordnungsversion 2014w:
Prüfungsordnungsversion 2015w:
Prüfungsordnungsversion 2019w:

Verwendbarkeit des Moduls / Einpassung in den Musterstudienplan:

  1. Computational and Applied Mathematics (Master of Science)
    (Po-Vers. 2017w | NatFak | Computational and Applied Mathematics (Master of Science) | Specialisation: Modeling and applied analysis (MApA) and optimization (Opti) | Mathematische Grundlagen zu Künstliche Intelligenz, Neuronale Netze und Data Analytics II)
  2. Computational and Applied Mathematics (Master of Science)
    (Po-Vers. 2017w | NatFak | Computational and Applied Mathematics (Master of Science) | Specialisation: Numerical analysis and simulation (NASi) and optimization (Opti) | Mathematische Grundlagen zu Künstliche Intelligenz, Neuronale Netze und Data Analytics II)
  3. Computational and Applied Mathematics (Master of Science)
    (Po-Vers. 2019w | NatFak | Computational and Applied Mathematics (Master of Science) | Gesamtkonto | Specialisation: Modeling and applied analysis (MApA) and optimization (Opti) | Mathematische Grundlagen zu Künstliche Intelligenz, Neuronale Netze und Data Analytics II)
  4. Computational and Applied Mathematics (Master of Science)
    (Po-Vers. 2019w | NatFak | Computational and Applied Mathematics (Master of Science) | Gesamtkonto | Specialisation: Numerical analysis and simulation (NASi) and optimization (Opti) | Mathematische Grundlagen zu Künstliche Intelligenz, Neuronale Netze und Data Analytics II)
  5. Data Science (Bachelor of Science)
    (Po-Vers. 2020w | Vertiefungsrichtungen | Mathematische statistische Datenanalyse (MSD) | Mathematische Grundlagen zu Künstliche Intelligenz, Neuronale Netze und Data Analytics II)
  6. Mathematik (Master of Science)
    (Po-Vers. 2014w | NatFak | Mathematik (Master of Science) | alte Prüfungsordnungen | Gesamtkonto | Studienrichtung Modellierung, Simulation und Optimierung | Mathematische Grundlagen zu Künstliche Intelligenz, Neuronale Netze und Data Analytics II)
  7. Mathematik (Master of Science)
    (Po-Vers. 2015w | NatFak | Mathematik (Master of Science) | Gesamtkonto | Studienrichtung Modellierung, Simulation und Optimierung | Mathematische Grundlagen zu Künstliche Intelligenz, Neuronale Netze und Data Analytics II)
  8. Mathematik (Master of Science)
    (Po-Vers. 2019w | NatFak | Mathematik (Master of Science) | Gesamtkonto | Studienrichtung Modellierung, Simulation und Optimierung | Mathematische Grundlagen zu Künstliche Intelligenz, Neuronale Netze und Data Analytics II)
  9. Wirtschaftsmathematik (Master of Science)
    (Po-Vers. 2014w | NatFak | Wirtschaftsmathematik (Master of Science) | Gesamtkonto | Studienrichtung Optimierung und Prozessmanagement | Kernmodule Studienrichtung Optimierung und Prozessmanagement | Mathematische Grundlagen zu Künstliche Intelligenz, Neuronale Netze und Data Analytics II)
  10. Wirtschaftsmathematik (Master of Science)
    (Po-Vers. 2014w | NatFak | Wirtschaftsmathematik (Master of Science) | Gesamtkonto | Studienrichtung Optimierung und Prozessmanagement | Forschungsmodule Studienrichtung Optimierung und Prozessmanagement | Mathematische Grundlagen zu Künstliche Intelligenz, Neuronale Netze und Data Analytics II)
  11. Wirtschaftsmathematik (Master of Science)
    (Po-Vers. 2015w | NatFak | Wirtschaftsmathematik (Master of Science) | Studienrichtung Optimierung und Prozessmanagement | Kernmodule Studienrichtung Optimierung und Prozessmanagement | Mathematische Grundlagen zu Künstliche Intelligenz, Neuronale Netze und Data Analytics II)
  12. Wirtschaftsmathematik (Master of Science)
    (Po-Vers. 2015w | NatFak | Wirtschaftsmathematik (Master of Science) | Studienrichtung Optimierung und Prozessmanagement | Forschungsmodule Studienrichtung Optimierung und Prozessmanagement | Mathematische Grundlagen zu Künstliche Intelligenz, Neuronale Netze und Data Analytics II)
  13. Wirtschaftsmathematik (Master of Science)
    (Po-Vers. 2019w | NatFak | Wirtschaftsmathematik (Master of Science) | Gesamtkonto | Studienrichtung Optimierung und Prozessmanagement | Mathematische Grundlagen zu Künstliche Intelligenz, Neuronale Netze und Data Analytics II)
  14. Wirtschaftsmathematik (Master of Science)
    (Po-Vers. 2019w | NatFak | Wirtschaftsmathematik (Master of Science) | Gesamtkonto | Mathematische Wahlpflichtmodule | Studienrichtung Modellierung, Simulation und Optimierung | Mathematische Grundlagen zu Künstliche Intelligenz, Neuronale Netze und Data Analytics II)
  15. Wirtschaftsmathematik (Master of Science)
    (Po-Vers. 2019w | NatFak | Wirtschaftsmathematik (Master of Science) | Gesamtkonto | Mathematische Wahlpflichtmodule | Specialisation: Modeling and applied analysis (MApA) and optimization (Opti) | Mathematische Grundlagen zu Künstliche Intelligenz, Neuronale Netze und Data Analytics II)
  16. Wirtschaftsmathematik (Master of Science)
    (Po-Vers. 2019w | NatFak | Wirtschaftsmathematik (Master of Science) | Gesamtkonto | Mathematische Wahlpflichtmodule | Specialisation: Numerical analysis and simulation (NASi) and optimization (Opti) | Mathematische Grundlagen zu Künstliche Intelligenz, Neuronale Netze und Data Analytics II)

Studien-/Prüfungsleistungen:

    Mathematische Grundlagen zu Künstliche Intelligenz, Neuronale Netze und Data Analytics II (Prüfungsnummer: 57231)
    Prüfungsleistung, mündliche Prüfung, Dauer: 15 min, Drittelnoten (mit 4,3), 5 Leistungspunkte
    Anteil an der Berechnung der Modulnote: 100.0 %
    pordnr: 142963, pmaxver: 3, pmaxvbe: 1

UnivIS-Module:

UnivIS-Module im kommenden Semester (SS 2022):
UnivIS-Module im vergangenen Semester (SS 2021):
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