Allgemeine Informationen
| Veranstaltungsname | Seminar: Seminar zur Stochastik (Master) |
| Untertitel | Bayesian Deep Learning |
| Veranstaltungsnummer | MTH-1410 |
| Semester | SS 2024 |
| Aktuelle Anzahl der Teilnehmenden | 1 |
| Heimat-Einrichtung | Rechnerorientierte Statistik und Datenanalyse |
| beteiligte Einrichtungen | Institut für Mathematik |
| Veranstaltungstyp | Seminar in der Kategorie Lehre |
| Teilnehmende | Masterstudierende der Studiengänge Mathematik, Wirtschaftsmathematik, Mathematical Analysis and Modelling |
| Voraussetzungen |
unabdingbar: Stochastik III + gute Kenntnisse in der Programmierung von AI in Python empfehlenswert: Kenntnisse in der Bayesschen Statistik ideal: Stochastik IV |
| Lernorganisation | Das Seminar wird als Blockseminar im Juni und/oder Anfang Juli 2024 stattfinden |
| Leistungsnachweis | Zum Bestehen des Seminars ist ein freier Seminarvortrag (45 Minuten, ohne Karteikarten o. ä. in der Hand) inklusive Vorstellung von selbstprogrammiertem Code erforderlich sowie die Erstellung eines Handouts (2-4 DIN-A4-Seiten mit den wichtigsten Punkten aus dem Vortrag) |
| Veranstaltung findet in Präsenz statt / hat Präsenz-Bestandteile | Ja |
| Hauptunterrichtssprache | deutsch |
| Literaturhinweise | aktuelle Publikationen zum Thema „Bayesian Deep Learning“ |
| Sonstiges |
Wenn Sie Fragen zum Seminar haben oder sich direkt zur Vorbesprechung (02.02.24, 11:30 Uhr) anmelden wollen, schreiben Sie bitte eine E-Mail an gernot.mueller@uni-a.de. Geben Sie dabei bitte auch Ihre Vorkenntnisse an (siehe „Voraussetzungen“). Bei großem Interesse entscheiden die Vorkenntnisse sowie der Eingangszeitpunkt Ihrer E-Mail über die Teilnahme. |
| ECTS-Punkte | 6 |
