Intelligente Datenanalyse & Maschinelles Lernen I - Einzelansicht

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Veranstaltungsart Vorlesung/Übung Veranstaltungsnummer
SWS Semester SoSe 2025
Einrichtung Institut für Informatik und Computational Science   Sprache englisch
Belegungsfrist 01.04.2025 - 10.05.2025   
Gruppe 1:
     Zur Zeit keine Belegung möglich
    Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum Lehrperson Ausfall-/Ausweichtermine Max. Teilnehmer/-innen
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Übung Mi 12:00 bis 14:00 wöchentlich 09.04.2025 bis 16.07.2025  2.70.0.10 Prof. Dr. Scheffer 11.06.2025: 
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Vorlesung Mi 14:00 bis 16:00 wöchentlich 09.04.2025 bis 16.07.2025  2.27.0.01 Prof. Dr. Scheffer 11.06.2025: 
Gruppe 2:
     Zur Zeit keine Belegung möglich
    Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum Lehrperson Ausfall-/Ausweichtermine Max. Teilnehmer/-innen
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Übung Di 10:00 bis 12:00 wöchentlich 08.04.2025 bis 15.07.2025  2.70.0.10 Prof. Dr. Scheffer 10.06.2025: 
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Vorlesung Mi 14:00 bis 16:00 wöchentlich 09.04.2025 bis 16.07.2025  2.27.0.01 Prof. Dr. Scheffer 11.06.2025: 
Gruppe 3:
     Zur Zeit keine Belegung möglich
    Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum Lehrperson Ausfall-/Ausweichtermine Max. Teilnehmer/-innen
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Vorlesung Mi 14:00 bis 16:00 wöchentlich 09.04.2025 bis 16.07.2025  2.27.0.01 Prof. Dr. Scheffer 11.06.2025: 
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Übung Fr 12:00 bis 14:00 wöchentlich 11.04.2025 bis 18.07.2025  2.70.0.11 Prof. Dr. Scheffer 13.06.2025: 
Gruppe 4:
     Zur Zeit keine Belegung möglich
    Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum Lehrperson Ausfall-/Ausweichtermine Max. Teilnehmer/-innen
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Übung Mo 10:00 bis 12:00 wöchentlich 07.04.2025 bis 14.07.2025  2.70.0.10 Prof. Dr. Scheffer 09.06.2025: Pfingstmontag
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Vorlesung Mi 14:00 bis 16:00 wöchentlich 09.04.2025 bis 16.07.2025  2.27.0.01 Prof. Dr. Scheffer 11.06.2025: 
Kommentar

Die Veranstaltung beschäftigt sich mit Algorithmen, die aus Daten lernen können. Algorithmen des maschinellen Lernens gewinnen aus Daten Modelle, mit denen sich dann Vorhersagen über das beobachtete System treffen lassen. Anwendungen für Datenanalyse-Verfahren erstrecken sich von der Vorhersage von Kreditrisiken über die Auswertung astronomischer Daten bis zu persönlichen Musikempfehlungen. Die Veranstaltung setzt sich aus einem Vorlesungs- und einem Projektteil zusammen. Der Vorlesungsteil vermittelt die Grundlagen des maschinellen Lernens. Im Projektteil werden anwendungsnahe Aufgaben eigenständig in Python bearbeitet.

Leistungsnachweis Projektaufgabe, Klausur oder mündliche Prüfung

Strukturbaum
Die Veranstaltung wurde 30 mal im Vorlesungsverzeichnis SoSe 2025 gefunden:
Vorlesungsverzeichnis
Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät
Institut für Geowissenschaften
Bachelor of Science
Geowissenschaften (Prüfungsversion ab WiSe 2019/20)
Wahlpflichtmodule (naturwissenschaftlicher Ergänzungsbereich und geowissenschaftlicher Vertiefungsbereich)
INF-1070 - Intelligente Datenanalyse  - - - 1
Institut für Physik und Astronomie
Master of Science
Physik (Prüfungsversion ab WiSe 2019/20)
Wahlpflichtmodule
Außerfachliche Ergänzung
INF-7020 - Intelligente Datenanalyse in den Naturwissenschaften  - - - 2
INF-1070 - Intelligente Datenanalyse  - - - 3
INF-8020 - Maschinelles Lernen I  - - - 4
Institut für Mathematik
Master of Science
Mathematics (Prüfungsversion ab WiSe 2019/20)
Additional Subject
Computer Science
INF-1070 - Intelligente Datenanalyse  - - - 5
INF-8020 - Maschinelles Lernen I  - - - 6
Life sciences - specialization bioinformatics
BIO-MBIW02 - Advanced methods for Analysis of Biochemical networks  - - - 7
Cognitive Science
CSE-MA-030 - Neurolinguistics Perspectives  - - - 8
Mathematik (Prüfungsversion ab WiSe 2015/16)
Zusatzfach
Informatik
INF 1070 - Intelligente Datenanalyse  - - - 9
INF 8020 - Maschinelles Lernen I  - - - 10
Institut für Umweltwissenschaften und Geographie
Master of Science
Geoökologie (Prüfungsversion ab WiSe 2021/22)
Vertiefungsmodule
Geoökologische Ergänzung
INF-7040 - Effiziente Datenverarbeitung für die Naturwissenschaften  - - - 11
Institut für Informatik und Computational Science
Master of Science
Data Science (Prüfungsversion ab WiSe 2018/19)
Elective Modules - Advanced Module
INF-DSAM1A - Advanced Machine Learning A  - - - 12
Compulsory Modules
INF-DS-C1 - Machine Learning  - - - 13
Computational Science (Prüfungsversion ab WiSe 2019/20)
I. Kernmodule Computational Science
INF-7020 - Intelligente Datenanalyse in den Naturwissenschaften  - - - 14
INF-7040 - Effiziente Datenverarbeitung für die Naturwissenschaften  - - - 15
III. Vertiefungsmodule Informatik
INF-8020 - Maschinelles Lernen I  - - - 16
Bachelor of Science
Computational Science (Prüfungsversion ab WiSe 2013/14)
I. Grundlagenmodule Informatik
Intelligente Datenanalyse  - - - 17
Computational Science (Prüfungsversion ab WiSe 2019/20)
I. Grundlagenmodule Informatik/Computational Science
INF-1070 - Intelligente Datenanalyse  - - - 18
Institut für Biochemie und Biologie
Master of Science
Bioinformatics (Prüfungsversion ab WiSe 2018/19)
Elective Modules
BIO-MBIW02 - Advanced methods for Analysis of Biochemical networks  - - - 19
Ecology, Evolution and Conservation (Prüfungsversion ab WiSe 2019/20)
Elective modules B
BIO-MBIW02 - Advanced methods for Analysis of Biochemical networks  - - - 20
Wirtschafts- und Sozialwissenschaftliche Fakultät
Wirtschaftswissenschaften
Bachelor of Science
Wirtschaftsinformatik (Prüfungsversion ab WiSe 2015/16)
Informatik
BVMINF100 - Vertiefung Informatik I  - - - 21
Spezialisierung
BVMINF200 - Vertiefung Informatik II  - - - 22
Master of Science
Economic Policy and Quantitative Methods (Prüfungsversion ab WiSe 2020/21)
Specialisation: Quantitative Methods
MA-M-310 - Quantitative Methods I  - - - 23
MA-M-220 - Econometric Methods and Applications II  - - - 24
INF-8020 - Maschinelles Lernen I  - - - 25
Wirtschaftsinformatik und Digitale Transformation (Prüfungsversion ab WiSe 2017/18)
Wahlpflichtmodule
Informatik
INF 8020 - Maschinelles Lernen I  - - - 26
Humanwissenschaftliche Fakultät
Department Psychologie
Master of Science
Cognitive Science - Embodied Cognition (Prüfungsversion ab WiSe 2016/17)
Wahlpflichtmodule
CSE-MA-030 - Neurolinguistics Perspectives  - - - 27
Department Linguistik
Bachelor of Science
Computerlinguistik (Prüfungsversion ab WiSe 2017/18)
Wahlpflichtmodule Informatik
INF 1070 - Intelligente Datenanalyse  - - - 28
Kognitionswissenschaft (Prüfungsversion ab WiSe 2021/22)
Wahlpflichtmodule
INF-1070 - Intelligente Datenanalyse  - - - 29
Master of Science
Cognitive Systems: Language, Learning and Reasoning (Prüfungsversion ab WiSe 2014/15)
Compulsory Module
BM2 - Machine Learning and Data Analysis  - - - 30