Modul 39-M-Inf-VML Vertiefung Maschinelles Lernen

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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 Ü Fr 8-10 VOR ORT & ONLINE in X-E0-236 [10.10.2022-03.02.2023] Hybridform 392119: In Stundenplan setzen
392128 Melnik   Tutorials "Applied Deep Learning" Course taught in English Ü Di 8-10 (14-täglich) VOR ORT & ONLINE in X-E0-216 [18.10.2022-03.02.2023] 392128: In Stundenplan setzen
392135 Ritter   Theory of Deep Neural Networks Course taught in English Ü Fr 10-12 (14-täglich) VOR ORT & ONLINE in X-B2-101 [17.10.2022-03.02.2023] hybrid form 392135: In Stundenplan setzen

Vertiefung Maschinelles Lernen (Vorlesung)

Belegnr Lehrende*r Thema Art Termine Mein eKVV
392117 Ritter   Vertiefung Maschinelles Lernen V Do 08-10 VOR ORT & ONLINE in X-E0-200 [10.10.2022-03.02.2023] Hybridform 392117: In Stundenplan setzen
392127 Melnik   Applied Deep Learning Course taught in English V Mo 8-10 VOR ORT & ONLINE in X-E0-216 [10.10.2022-03.02.2023] 392127: In Stundenplan setzen
392132 Ritter   Theory of Deep Neural Networks Course taught in English V Do 14-16 VOR ORT & ONLINE in X-E0-205 [10.10.2022-03.02.2023] hybrid form 392132: In Stundenplan setzen

Modullinks

Verwendungen