Maschinelles Lernen & Intelligente Datenanalyse II - Einzelansicht

Veranstaltungsart Vorlesung/Übung Veranstaltungsnummer
SWS 4 Semester WiSe 2025/26
Einrichtung Institut für Informatik und Computational Science   Sprache deutsch
Belegungsfrist 01.10.2025 - 10.11.2025    aktuell
Gruppe 1:
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    Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum Lehrperson Ausfall-/Ausweichtermine Max. Teilnehmer/-innen
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Übung Mo 10:00 bis 12:00 wöchentlich 13.10.2025 bis 02.02.2026  2.70.0.11 Prof. Dr. Scheffer 22.12.2025: Akademische Weihnachtsferien
29.12.2025: Akademische Weihnachtsferien
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Vorlesung Do 10:00 bis 12:00 wöchentlich 16.10.2025 bis 05.02.2026  2.70.0.11 Prof. Dr. Scheffer 25.12.2025: 1. Weihnachtstag
01.01.2026: Neujahr
Gruppe 2:
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    Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum Lehrperson Ausfall-/Ausweichtermine Max. Teilnehmer/-innen
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Vorlesung Do 10:00 bis 12:00 wöchentlich 16.10.2025 bis 05.02.2026  2.70.0.11 Prof. Dr. Scheffer 25.12.2025: 1. Weihnachtstag
01.01.2026: Neujahr
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Übung Do 12:00 bis 14:00 wöchentlich 16.10.2025 bis 05.02.2026  2.70.0.05 Prof. Dr. Scheffer 25.12.2025: 1. Weihnachtstag
01.01.2026: Neujahr
Gruppe 3:
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    Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum Lehrperson Ausfall-/Ausweichtermine Max. Teilnehmer/-innen
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Vorlesung Do 10:00 bis 12:00 wöchentlich 16.10.2025 bis 05.02.2026  2.70.0.11 Prof. Dr. Scheffer 25.12.2025: 1. Weihnachtstag
01.01.2026: Neujahr
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Übung Fr 14:00 bis 16:00 wöchentlich 17.10.2025 bis 06.02.2026  2.70.0.08 Prof. Dr. Scheffer 26.12.2025: 2. Weihnachtstag
02.01.2026: Akademische Weihnachtsferien
Kommentar

Aufbauend auf der Vorlesung Intelligente Datenanalyse beschäftigt sich die Veranstaltung vertiefend 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 das notwendige Wissen über Datenanalyse sowie über Matlab. Im Projektteil werden anwendungsnahe Aufgaben eigenständig bearbeitet.

Voraussetzungen Intelligente Datenenalyse
Leistungsnachweis Projektaufgabe und mündliche Prüfung

Strukturbaum
Die Veranstaltung wurde 34 mal im Vorlesungsverzeichnis WiSe 2025/26 gefunden:
Vorlesungsverzeichnis
Humanwissenschaftliche Fakultät
Department Psychologie
Master of Science
Cognitive Science - Embodied Cognition (Prüfungsversion ab WiSe 2016/17)
Wahlpflichtmodule
CSE-MA-030 - Neurolinguistics Perspectives  - - - 1
Department Linguistik
Master of Science
Cognitive Systems: Language, Learning and Reasoning (Prüfungsversion ab WiSe 2014/15)
Elective Modules
AM22 - Current Topics in Machine Learning 2  - - - 2
AM21 - Current Topics in Machine Learning 1  - - - 3
Wirtschafts- und Sozialwissenschaftliche Fakultät
Wirtschaftswissenschaften
Master of Science
Economic Policy and Quantitative Methods (Prüfungsversion ab WiSe 2020/21)
Specialisation: Quantitative Methods
MA-M-320 - Quantitative Methods II  - - - 4
INF-8021 - Maschinelles Lernen II  - - - 5
INF-8020 - Maschinelles Lernen I  - - - 6
MA-M-210 - Econometric Methods and Applications I  - - - 7
Wirtschaftsinformatik und Digitale Transformation (Prüfungsversion ab WiSe 2017/18)
Wahlpflichtmodule
Informatik
INF 8020 - Maschinelles Lernen I  - - - 8
INF 8021 - Maschinelles Lernen II  - - - 9
Bachelor of Science
Wirtschaftsinformatik (Prüfungsversion ab WiSe 2015/16)
Wirtschaftsinformatik
BVMWI200 - Vertiefung Wirtschaftsinformatik II  - - - 10
Spezialisierung
BVMINF200 - Vertiefung Informatik II  - - - 11
Informatik
BVMINF100 - Vertiefung Informatik I  - - - 12
Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät
Institut für Informatik und Computational Science
Master of Science
Computational Science (Prüfungsversion ab WiSe 2019/20)
I. Kernmodule Computational Science
INF-7020 - Intelligente Datenanalyse in den Naturwissenschaften  - - - 13
INF-7040 - Effiziente Datenverarbeitung für die Naturwissenschaften  - - - 14
III. Vertiefungsmodule Informatik
INF-8021 - Maschinelles Lernen II  - - - 15
INF-8020 - Maschinelles Lernen I  - - - 16
Data Science (Prüfungsversion ab WiSe 2018/19)
Elective Modules - Advanced Module
INF-DSAM1A - Advanced Machine Learning A  - - - 17
INF-DSAM9 - Computational Foundations of Data Science  - - - 18
INF-DSAM1B - Advanced Machine Learning B  - - - 19
Bachelor of Science
Computational Science (Prüfungsversion ab WiSe 2019/20)
II. Aufbaumodule Informatik
INF-2020 - Intelligente Datenanalyse II  - - - 20
Institut für Mathematik
Master of Science
Mathematik (Prüfungsversion ab WiSe 2015/16)
Zusatzfach
Informatik
INF 8020 - Maschinelles Lernen I  - - - 21
INF 8021 - Maschinelles Lernen II  - - - 22
Mathematics (Prüfungsversion ab WiSe 2019/20)
Additional Subject
Life sciences - specialization bioinformatics
BIO-MBIW02 - Advanced methods for Analysis of Biochemical networks  - - - 23
Computer Science
INF-8021 - Maschinelles Lernen II  - - - 24
INF-8020 - Maschinelles Lernen I  - - - 25
Cognitive Science
CSE-MA-030 - Neurolinguistics Perspectives  - - - 26
Institut für Physik und Astronomie
Master of Science
Physik (Prüfungsversion ab WiSe 2019/20)
Wahlpflichtmodule
Außerfachliche Ergänzung
INF-7020 - Intelligente Datenanalyse in den Naturwissenschaften  - - - 27
INF-8020 - Maschinelles Lernen I  - - - 28
INF-DSAM9 - Computational Foundations of Data Science  - - - 29
Institut für Umweltwissenschaften und Geographie
Master of Science
Geoökologie (Prüfungsversion ab WiSe 2021/22)
Vertiefungsmodule
Geoökologische Ergänzung
INF-7040 - Effiziente Datenverarbeitung für die Naturwissenschaften  - - - 30
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  - - - 31
BIO-MBIW07 - Integration of cellular layers and systems  - - - 32
Ecology, Evolution and Conservation (Prüfungsversion ab WiSe 2019/20)
Elective modules B
BIO-MBIW02 - Advanced methods for Analysis of Biochemical networks  - - - 33
BIO-MBIW07 - Integration of cellular layers and systems  - - - 34