313.110 (20S) Statistical Learning
Überblick
- Lehrende/r
- LV-Titel englisch Statistical Learning
- LV-Art Vorlesung
- Semesterstunde/n 2.0
- ECTS-Anrechnungspunkte 4.0
- Anmeldungen 15
- Organisationseinheit
- Unterrichtssprache Englisch
- mögliche Sprache/n der Leistungserbringung Englisch
- LV-Beginn 01.03.2020
-
Anmerkungen
Complete Distance Learning
Courses start on March 30, 2020
Zeit und Ort
Liste der Termine wird geladen...
LV-Beschreibung
Intendierte Lernergebnisse
Kennenlernen der grundlegenden Data Science Methoden in der KI
Lehrmethodik inkl. Einsatz von eLearning-Tools
Distance learning
Slides
Inhalt/e
- Graphical Modeling, Network Models
- Neural Network Modeling
- Dynamic Crypto Networks
- Kernel Methods
- Nonparametric Regression
- Digital Economy Data Analytics
- Regularization, Lasso and Elastic Net
Erwartete Vorkenntnisse
Statistische Verfahren und Datenanalyse
Regressionsanalyse
Multivariate statistische Methoden
Literatur
s. Slides
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
- Doktoratsprogramm Modeling-Analysis-Optimization of discrete, continuous and stochastic systems
(SKZ: ---, Version: 16W.1)
-
Fach: Modeling-Analysis-Optimization of discrete, continuous and stochastic systems
(Pflichtfach)
-
Modeling-Analysis - Optimization of discrete, continuous and stochastic systems (
0.0h XX / 0.0 ECTS)
- 313.110 Statistical Learning (2.0h VO / 4.0 ECTS)
-
Modeling-Analysis - Optimization of discrete, continuous and stochastic systems (
0.0h XX / 0.0 ECTS)
-
Fach: Modeling-Analysis-Optimization of discrete, continuous and stochastic systems
(Pflichtfach)
- Masterstudium Mathematics
(SKZ: 401, Version: 18W.1)
-
Fach: Applied Statistics
(Wahlfach)
-
5.5 Statistical Learning (
2.0h VO / 4.0 ECTS)
- 313.110 Statistical Learning (2.0h VO / 4.0 ECTS)
-
5.5 Statistical Learning (
2.0h VO / 4.0 ECTS)
-
Fach: Applied Statistics
(Wahlfach)
- Masterstudium Mathematics
(SKZ: 401, Version: 18W.1)
-
Fach: Applied Mathematics
(Wahlfach)
-
Lehrveranstaltungen aus den Vertiefungsfächern (
0.0h XX / 12.0 ECTS)
- 313.110 Statistical Learning (2.0h VO / 4.0 ECTS)
-
Lehrveranstaltungen aus den Vertiefungsfächern (
0.0h XX / 12.0 ECTS)
-
Fach: Applied Mathematics
(Wahlfach)
- Masterstudium Technische Mathematik
(SKZ: 401, Version: 13W.1)
-
Fach: Angewandte Statistik
(Wahlfach)
-
Statistische Entscheidungstheorie (
3.0h VU / 6.0 ECTS)
- 313.110 Statistical Learning (2.0h VO / 4.0 ECTS)
-
Statistische Entscheidungstheorie (
3.0h VU / 6.0 ECTS)
-
Fach: Angewandte Statistik
(Wahlfach)
- Doktoratsstudium Doktoratsstudium der Technischen Wissenschaften
(SKZ: 786, Version: 12W.4)
-
Fach: Studienleistungen gem. § 3 Abs. 2a des Curriculums
(Pflichtfach)
-
Studienleistungen gem. § 3 Abs. 2a des Curriculums (
16.0h XX / 32.0 ECTS)
- 313.110 Statistical Learning (2.0h VO / 4.0 ECTS)
-
Studienleistungen gem. § 3 Abs. 2a des Curriculums (
16.0h XX / 32.0 ECTS)
-
Fach: Studienleistungen gem. § 3 Abs. 2a des Curriculums
(Pflichtfach)
Gleichwertige Lehrveranstaltungen im Sinne der Prüfungsantrittszählung
-
Sommersemester 2019
- 313.110 VO Statistical Learning (2.0h / 4.0ECTS)