623.613 (18S) Applied Machine Learning
Überblick
- Lehrende/r
- LV-Titel englisch Applied Machine Learning
- LV-Art Vorlesung-Kurs (prüfungsimmanente LV )
- Semesterstunde/n 2.0
- ECTS-Anrechnungspunkte 4.0
- Anmeldungen 15 (25 max.)
- Organisationseinheit
- Unterrichtssprache Englisch
- mögliche Sprache/n der Leistungserbringung Deutsch
- LV-Beginn 07.03.2018
- eLearning zum Moodle-Kurs
Zeit und Ort
Liste der Termine wird geladen...
LV-Beschreibung
Intendierte Lernergebnisse
The course provides a general overview of machine learning methods and their practical applications using Python's scikit-learn and R.
Prüfungsinformationen
Im Fall von online durchgeführten Prüfungen sind die Standards zu beachten, die die technischen Geräte der Studierenden erfüllen müssen, um an diesen Prüfungen teilnehmen zu können.
Beurteilungsschema
Note BenotungsschemaPosition im Curriculum
- Masterstudium Angewandte Informatik
(SKZ: 911, Version: 13W.1)
-
Fach: Business Information Systems
(Wahlfach)
-
Topics in Knowledge and Data Engineering for Business Information Systems (
2.0h VK / 4.0 ECTS)
- 623.613 Applied Machine Learning (2.0h VC / 4.0 ECTS)
-
Topics in Knowledge and Data Engineering for Business Information Systems (
2.0h VK / 4.0 ECTS)
-
Fach: Business Information Systems
(Wahlfach)
- Masterstudium Angewandte Informatik
(SKZ: 911, Version: 13W.1)
-
Fach: Knowledge and Data Engineering
(Wahlfach)
-
Knowledge Representation and Reasoning for Games (
2.0h VK / 4.0 ECTS)
- 623.613 Applied Machine Learning (2.0h VC / 4.0 ECTS)
-
Knowledge Representation and Reasoning for Games (
2.0h VK / 4.0 ECTS)
-
Fach: Knowledge and Data Engineering
(Wahlfach)
- Masterstudium Informatik
(SKZ: 921, Version: 09W.1)
-
Fach: Intelligent Information Systems in Production, Operation and Management (POM)
(Pflichtfach)
-
Weitere Lehrveranstaltungen aus dem Spezialisierungsfach (
4.0h XX / 8.0 ECTS)
- 623.613 Applied Machine Learning (2.0h VC / 4.0 ECTS)
-
Weitere Lehrveranstaltungen aus dem Spezialisierungsfach (
4.0h XX / 8.0 ECTS)
-
Fach: Intelligent Information Systems in Production, Operation and Management (POM)
(Pflichtfach)
- Masterstudium Game Studies and Engineering
(SKZ: 992, Version: 17W.2)
-
Fach: Gebundenes Wahlfach
(Wahlfach)
-
Modul: Game Engineering
-
4.1 Knowledge Representation and Reasoning for Games (
0.0h VC / 4.0 ECTS)
- 623.613 Applied Machine Learning (2.0h VC / 4.0 ECTS) Absolvierung im 1., 2., 3. Semester empfohlen
-
4.1 Knowledge Representation and Reasoning for Games (
0.0h VC / 4.0 ECTS)
-
Modul: Game Engineering
-
Fach: Gebundenes Wahlfach
(Wahlfach)
Gleichwertige Lehrveranstaltungen im Sinne der Prüfungsantrittszählung
Diese Lehrveranstaltung ist keiner Kette zugeordnet