Mathematische Grundlagen zu Künstliche Intelligenz, Neuronale Netze und Data Analytics I (MGzKINNuDA)5 ECTS
(englische Bezeichnung: Mathematical basics of artificial intelligence, neural networks and data analytics I)

Lectures:

• • Mathematische Grundlagen zu Künstliche Intelligenz, Neuronale Netze und Data Analytics I
    (Vorlesung, 2 SWS, Hans Georg Zimmermann et al., Zeit n.V., Zoom-Meeting; from 26.10.2020 to 30.10.2020; Blockveranstaltung vom 26.10.2020 bis 30.10.2020; Vorlesung täglich (live via Zoom, nachträglich aufrufbar) von 10:15 - 11:00, 11:15 - 12:15, 13:30 - 15:00 und 15:15 - 16:00.)

Inhalt:

Weitere Informationen sind im Modulhandbuch zu finden.

Lernziele und Kompetenzen:

Weitere Informationen sind im Modulhandbuch zu finden.

Bemerkung:

Weitere Informationen finden sich im Modulhandbuch // Further information are found in the module handbook
Mathematik (M.Sc.), Wirtschaftsmathematik (M.Sc.), Technomathematik (M.Sc.) https://www.math.fau.de/wp-content/uploads/2020/10/Master_Module_WS20-21_201030.pdf

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

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)
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)
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)
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)
5. 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)
6. 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)
7. 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)
8. Technomathematik (Master of Science)
   (Po-Vers. 2015w | NatFak | Technomathematik (Master of Science) | Mathematische Wahlmodule | Kernmodule Studienrichtung Optimierung und Prozessmanagement | Mathematische Grundlagen zu Künstliche Intelligenz, Neuronale Netze und Data Analytics)
9. Technomathematik (Master of Science)
   (Po-Vers. 2015w | NatFak | Technomathematik (Master of Science) | Mathematische Wahlmodule | Forschungsmodule Studienrichtung Optimierung und Prozessmanagement | Mathematische Grundlagen zu Künstliche Intelligenz, Neuronale Netze und Data Analytics)
10. 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)
11. 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)
12. 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)
13. 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)
14. 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)
15. 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)
16. 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)
17. 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)

Studien-/Prüfungsleistungen:

Mathematische Grundlagen zu Künstliche Intelligenz, Neuronale Netze und Data Analytics (Prüfungsnummer: 51331)

Prüfungsleistung, mündliche Prüfung, Dauer (in Minuten): 15, benotet, 5 ECTS

Anteil an der Berechnung der Modulnote: 100.0 %

Erstablegung: WS 2020/2021, 1. Wdh.: WS 2020/2021

1. Prüfer:

Hans Georg Zimmermann