Allgemeine Informationen

Veranstaltungsname	Seminar: Seminar Machine Learning (Bachelor)
Veranstaltungsnummer	INF-0423
Semester	SS 2024
Aktuelle Anzahl der Teilnehmenden	22
Heimat-Einrichtung	Softwaremethodik für verteilte Systeme
Veranstaltungstyp	Seminar in der Kategorie Lehre
Vorbesprechung	Montag, 15.04.2024 08:15 - 09:30
Erster Termin	Montag, 15.04.2024 08:15 - 09:30, Ort: (1058 N)
Online/Digitale Veranstaltung	Veranstaltung wird in Präsenz abgehalten.
Hauptunterrichtssprache	deutsch

Lehrende

Räume und Zeiten

(1058 N): Montag, 15.04.2024 08:15 - 09:30

Studienbereiche

Modulzuordnungen

Ingenieurinformatik B.Sc. Ingenieurinformatik, PO 2021, 7. Version gültig ab SS 2024 > Seminar > INF-0423 - Seminar Machine Learning (BA) > Machine Learning (Seminar)
Wirtschaftsinformatik Bachelorstudiengang Wirtschaftsinformatik (PO 2015), 18. Version gültig ab SS 2024 > Zweiter Studienabschnitt: Vertiefungsbereich (PO 2015) - Wirtschaftsorientierte Vertiefung - Freier Wahlbereich > INF-0423 - Seminar Machine Learning (BA) > Machine Learning (Seminar)
Informatik und Multimedia B.Sc. Informatik und Multimedia, PO 2013, 20. Version gültig ab SS 2024 > B.Sc. Informatik und Multimedia (PO '13) - Informatik und Multimedia-Vertiefung > INF-0423 - Seminar Machine Learning (BA) > Machine Learning (Seminar)
Geoinformatik B.Sc. Geoinformatik, PO 2011, 17. Version gültig ab SS 2023 > B.Sc. Geoinformatik (PO '11) - E: Wahlbereich > INF-0423 - Seminar Machine Learning (BA) > Machine Learning (Seminar)
Ingenieurinformatik B.Sc. Ingenieurinformatik, PO 2017, 14. Version gültig ab SS 2024 > B.Sc. Ingenieurinformatik (PO '17) - 1. Vertiefungsbereich Software and Systems Engineering > INF-0423 - Seminar Machine Learning (BA) > Machine Learning (Seminar)
Informatik B.Sc. Informatik, PO 2013, 20. Version gültig ab SS 2024 > B.Sc. Informatik (PO '13) - Informatik-Vertiefung > INF-0423 - Seminar Machine Learning (BA) > Machine Learning (Seminar)
Wirtschaftsinformatik Bachelorstudiengang Wirtschaftsinformatik (PO 2015), 18. Version gültig ab SS 2024 > Zweiter Studienabschnitt: Vertiefungsbereich (PO 2015) - Informatikorientierte Vertiefung - Freier Wahlbereich > INF-0423 - Seminar Machine Learning (BA) > Machine Learning (Seminar)
Medizinische Informatik B.Sc. Medizinische Informatik, 12. Version gültig ab SS 2024 > Medizinische Informatik - Seminar > INF-0423 - Seminar Machine Learning (BA) > Machine Learning (Seminar)
Geoinformatik B.Sc. Geoinformatik, PO 2018, 13. Version gültig ab SS 2024 > B.Sc. Geoinformatik (PO '18) - E. Wahlpflichtbereich > INF-0423 - Seminar Machine Learning (BA) > Machine Learning (Seminar)
Informatik und Multimedia B.Sc. Informatik und Multimedia, PO 2016, 17. Version gültig ab SS 2024 > B.Sc. Informatik und Multimedia (PO '15) - Informatik und Multimedia-Vertiefung > INF-0423 - Seminar Machine Learning (BA) > Machine Learning (Seminar)
Wirtschaftsinformatik Bachelorstudiengang Wirtschaftsinformatik (PO 2015), 18. Version gültig ab SS 2024 > Zweiter Studienabschnitt: Vertiefungsbereich (PO 2015) - Informatikorientierte Vertiefung - Spezialisierung - Informatik > INF-0423 - Seminar Machine Learning (BA) > Machine Learning (Seminar)
Ingenieurinformatik B.Sc. Ingenieurinformatik, PO 2018, 12. Version gültig ab SS 2024 > 1. Vertiefungsbereich Software and Systems Engineering > INF-0423 - Seminar Machine Learning (BA) > Machine Learning (Seminar)
Ingenieurinformatik B.Sc. Ingenieurinformatik, PO 2013, 19. Version gültig ab SS 2024 > B.Sc. Ingenieurinformatik (PO '13) - 1. Vertiefungsbereich Software and Systems Engineering > INF-0423 - Seminar Machine Learning (BA) > Machine Learning (Seminar)
Informatik B.Sc. Informatik, PO 2018, 12. Version gültig ab SS 2024 > Seminar > INF-0423 - Seminar Machine Learning (BA) > Machine Learning (Seminar)
Austauschstudium - FAI Austauschstudium FAI, 4. Version gültig ab SS 2024 > Fakultät für Angewandte Informatik - Bachelor Level > INF-0423 - Seminar Machine Learning (BA) > Machine Learning (Seminar)

Kommentar/Beschreibung

Bestandteil dieses Seminars sind fortgeschrittene Ansätze und Techniken im Bereich Machine Learning.