Modul 39-M-Inf-VML Vertiefung Maschinelles Lernen

Erläuterung zu den Modulelementen

Die Modul(teil)prüfung kann in einigen Studiengängen nach Wahl der Studierenden auch "unbenotet" erbracht werden. Vor Erbringung ist eine entsprechende Festlegung vorzunehmen, eine nachträgliche Änderung (benotet - unbenotet) ist ausgeschlossen. Wird diese Option gewählt, ist es nicht möglich, dieses Modul zu verwenden, um es in einen Studiengang einzubringen, in dem dieses Modul bei der Gesamtnotenberechnung berücksichtigt wird.

Vertiefung Maschinelles Lernen (Übung)

Belegnr Lehrende*r Thema Art Termine Mein eKVV
392119 Ritter   Übungen zu Vertiefung Maschinelles Lernen
Begrenzte Teilnahmezahl: 35
Ü Fr 8-10 in X-E0-220 [09.10.2023-02.02.2024]
Di 08-10 in X-E0-220 [06.02.2024]
Do 08-10 in X-E0-218 [02.05.2024] Übungen von 08:30 - 10 Uhr
392128 Melnik   Tutorials "Applied Deep Learning" Course taught in English Ü Di 8-10 (14-täglich) in T2-141 [09.10.2023-02.02.2024] einmalig am 19.12.2023 in V2-105/115
Di 08-10 in V2-105/115 [19.12.2023] einmalig am 19.12.2023 in V2-105/115
392135 Ritter   Exercises 'Theory of Deep Neural Networks' Course taught in English Ü Fr 10-12 in C01-230 [09.10.2023-02.02.2024]

Vertiefung Maschinelles Lernen (Vorlesung)

Belegnr Lehrende*r Thema Art Termine Mein eKVV
392117 Ritter   Vertiefung Maschinelles Lernen
Erste Vorlesung am Donnerstag, 19.10.2023 Course taught in English
V Do 08-10 in X-E1-200 [19.10.2023-02.02.2024] Vorlesungsstart am 19.10.2023
392127 Melnik   Applied Deep Learning Course taught in English V Mo 8-10 in X-E0-220 [09.10.2023-02.02.2024]
392132 Ritter   Theory of Deep Neural Networks Course taught in English V Do 14-16 in X-B2-101 [09.10.2023-02.02.2024] Lecture starts on Thursday, Oct-19 2023