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Machine Learning (Inf2-SEM-ML)5 ECTS

Modulverantwortliche/r: Christopher Mutschler
Lehrende: Christopher Mutschler, Stephan Otto

Start semester: WS 2013/2014Duration: 1 semester
Präsenzzeit: Std.Eigenstudium: Std.Language: Deutsch

Lectures:

    • Machine Learning
      (Seminar, 2 SWS, Christopher Mutschler et al., single appointment on 25.1.2014, single appointment on 1.2.2014, 10:00 - 17:00, 04.150; findet als Blockveranstaltung statt; Preliminary meeting: 17.10.2013, 14:15 - 15:45 Uhr, 04.150)

Weitere Informationen:

www: https://www2.cs.fau.de/ml

Verwendbarkeit des Moduls / Einpassung in den Musterstudienplan:
Das Modul ist im Kontext der folgenden Studienfächer/Vertiefungsrichtungen verwendbar:

  1. Computational Engineering (Rechnergestütztes Ingenieurwesen) (Bachelor of Science)
    (Po-Vers. 2010 | Bachelorprüfung | Seminar Informatik für CE)
  2. Computational Engineering (Rechnergestütztes Ingenieurwesen) (Master of Science)
    (Po-Vers. 2008 | Masterprüfung | Wahlpflichtbereich Informatik | Seminar im Masterstudium)
  3. Computational Engineering (Rechnergestütztes Ingenieurwesen) (Master of Science)
    (Po-Vers. 2008 | Masterprüfung | Wahlpflichtbereich Angewandte Mathematik | Seminar im Masterstudium)
  4. Computational Engineering (Rechnergestütztes Ingenieurwesen) (Master of Science)
    (Po-Vers. 2008 | Masterprüfung | Wahlpflichtbereich Technisches Anwendungsfach | Seminar im Masterstudium)
  5. Informatik (Bachelor of Arts (2 Fächer))
    (Po-Vers. 2010 | Bachelorprüfung | Bachelor-Module Informatik | Seminar)
  6. Informatik (Bachelor of Arts (2 Fächer))
    (Po-Vers. 2013 | Bachelorprüfung | Bachelor-Module Informatik | Seminar)
  7. Informatik (Bachelor of Science)
    (Po-Vers. 2007 | Seminar)
  8. Informatik (Bachelor of Science): 3-5. Semester
    (Po-Vers. 2009s | Pflichtmodule | Seminar)
  9. Informatik (Bachelor of Science): 3-5. Semester
    (Po-Vers. 2009w | Pflichtmodule | Seminar)
  10. Informatik (Master of Science)
    (Po-Vers. 2010 | Seminar)

Studien-/Prüfungsleistungen:

Machine Learning [5 ECTS] (Prüfungsnummer: 358246)
Prüfungsleistung, mehrteilige Prüfung, benotet
Anteil an der Berechnung der Modulnote: 100.0 %
weitere Erläuterungen:
Die Bewertung der Prüfungsleistung setzt sich zusammen aus:

  • 1/2 Seminarvortrag

  • 1/2 Ausarbeitung

Erstablegung: WS 2013/2014, 1. Wdh.: SS 2014, 2. Wdh.: keine Wiederholung
1. Prüfer: Michael Philippsen

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