Data Science / Master of Science

FsB vom 06.04.2018 mit Änderungen vom 01.07.2019, 02.03.2020 und 21.03.2023 (Einschreibung ab WiSe 18/19)
Vorlesungsverzeichnis für das WiSe 2023/2024

Profilübergreifende Pflichtmodule

Modul 24-M-FStat Foundations of Statistics

Foundations of Statistics (V)

Belegnr Lehrende/r Thema Art Termine Mein eKVV
240115 Pasurek Foundations of Statistics eKVV Teilnahmemanagement V Di 14-16 in T2-233; Mi 10-12 in T2-233

Tutorial Foundations of Statistics (Ü)

Belegnr Lehrende/r Thema Art Termine Mein eKVV
240116 Pasurek, Tutor: Ehsan Abedi Tutorial Foundations of Statistics eKVV Teilnahmemanagement Ü Mi 8-10 in V4-112 in engl. Sprache
240116 Pasurek, Tutor: Ehsan Abedi Tutorial Foundations of Statistics eKVV Teilnahmemanagement Ü Do 8-10 in V2-200 in engl. Sprache

Modul 39-Inf-AOpt Applied Optimisation

Applied Optimisation (Ü)

Belegnr Lehrende/r Thema Art Termine Mein eKVV
392220 Hammer, Hinder, Tutor: David Komnick Tutorials "Applied Optimization" eKVV Teilnahmemanagement Ü Do 14-16 in T2-205
392220 Hammer, Hinder Additional Tutorial: Applied Optimization eKVV Teilnahmemanagement Ü Di 16-18 in T2-233
392220 Hammer, Hinder Tutorial A: Applied Optimization
Begrenzte Teilnahmezahl: 20 eKVV Teilnahmemanagement
Ü    
392220 Hammer, Hinder, Tutorin: Kathrin Lammers Tutorial B: Applied Optimization eKVV Teilnahmemanagement Ü Mo 16-18 in U0-139
392220 Hammer, Hinder Tutorial C: Applied Optimization eKVV Teilnahmemanagement Ü    

Applied Optimisation (V)

Belegnr Lehrende/r Thema Art Termine Mein eKVV
392219 Hammer Applied Optimization eKVV Teilnahmemanagement Course taught in English V Di 10-12 in X-E0-236
392219 Hammer, Hinder Klausur: Applied Optimization - 1. Termin
Anmeldung über das eKVV bis zum 30.01.2024
Kl  
392219 Hammer, Hinder Klausur: Applied Optimization - 2. Termin
Anmeldung über das eKVV bis zum 21.03.2024
Kl  

Modul 31-SW-StaFo Forschung in der Statistik

Forschungskolloquium (Ko)

Belegnr Lehrende/r Thema Art Termine Mein eKVV
316103 Bauer, Fuchs, Langrock Kolloquium "Zentrum für Statistik" Ko Di 12-13, 14-täglich in W9-109

Reading Course (S)

Belegnr Lehrende/r Thema Art Termine Mein eKVV
314004 Michels Reading Course "Statistische Wissenschaften" eKVV Teilnahmemanagement Course taught in English S Mo 16-18 in X-E0-216

Modul 31-SW-StiP Statistik in der Praxis

Statistisches Praktikum (Pr o. Pstu)

Belegnr Lehrende/r Thema Art Termine Mein eKVV
314008 Bauer, Westerheide Statistisches Praktikum eKVV Teilnahmemanagement Pr  

Statistisches Projekt (Pj)

Belegnr Lehrende/r Thema Art Termine Mein eKVV
314000 Dyck, Feldmann, Koslik, Lohmann, Mews, Michels, Tsolak Statistical Consulting Pj Do 14-16 in T2-238; Fr 10-12, einmalig in W9-109

Modul 39-Inf-ELSI Ethical, Legal and Social Impacts

Ethical, Legal and Social Impacts (V)

Belegnr Lehrende/r Thema Art Termine Mein eKVV
392174 Cimiano, Ell ELSI Aspects of Data Science eKVV Teilnahmemanagement V Mo 14-16 in CITEC

Ethical, Legal and Social Impacts (S)

Belegnr Lehrende/r Thema Art Termine Mein eKVV
392173 Cimiano ELSI Aspects of Data Science eKVV Teilnahmemanagement S Fr 14-16 in C01-249

Modul 31-M-Thesis Master’s Thesis

Belegnr Lehrende/r Thema Art Termine Mein eKVV
312412 Tierney, Wetzel, Römer Masterkolloquium Ko N. N., N. N. Termine werden gesondert bekanntgegeben.
312911 Bauer Masterkolloquium "Statistik, Data Science und Ökonometrie" Ko Mi 10-12 in V9-117

Profil Variante 1

Modul 39-Inf-ML Grundlagen Maschinelles Lernen

Grundlagen Maschinellen Lernens (Ü)

Belegnr Lehrende/r Thema Art Termine Mein eKVV
392140 Schulz, Schroeder Tutorials "Introduction to Machine Learning (int. Track)"
Die Termine für die einzelnen Übungen werden zu einem späteren Zeitpunkt bekannt gegeben. eKVV Teilnahmemanagement Course taught in English
Ü n. V., n. V.
392140 Schulz, Schroeder Additional Tutorial: Introduction to Machine Learning (int. Track)" eKVV Teilnahmemanagement Ü Do 16-18 ONLINE
392140 Schulz, Tutorin: Kristin Willms Tutorial A: Introduction to Machine Learning (int. Track) eKVV Teilnahmemanagement Course taught in English Ü Mo 10-12 in U2-135
392140 Schulz, Tutorin: Kristin Willms Tutorial B: Introduction to Machine Learning (int. Track) eKVV Teilnahmemanagement Ü Mo 12-14 in U2-135
392140 Schulz, Schroeder, Tutorin: Sarah Schröder Tutorial C: Introduction to Machine Learning (int. Track) eKVV Teilnahmemanagement Ü Mo 12-14 in U2-147
392140 Schulz, Tutorin: Kathrin Lammers Tutorial D: Introduction to Machine Learning (int. Track) eKVV Teilnahmemanagement Ü Mo 14-16 in U2-147
392140 Schulz, Tutor: Arno Gaußelmann Tutorial E: Introduction to Machine Learning (int. Track) eKVV Teilnahmemanagement Ü Mo 16-18 in U2-147

Grundlagen Maschinellen Lernens (V)

Belegnr Lehrende/r Thema Art Termine Mein eKVV
392139 Drimalla, Schulz Introduction to Machine Learning (int. Track) Course taught in English V Di 12-14 in CITEC; Do 12-14, einmalig in H1 Erstklausur; Di 14-16, einmalig in CITEC Zweitklausur
392139 Drimalla, Schulz Klausur: Introduction to Machine Learning (int. Track) - 1. Termin
Anmeldung über das eKVV bis zum 05.02.2024
Kl  
392139 Drimalla, Schulz Klausur: Introduction to Machine Learning (int. Track) - 2. Termin
Anmeldung über das eKVV bis zum 18.03.2024
Kl  

Modul 39-Inf-ML_ver1 Grundlagen Maschinelles Lernen

Grundlagen Maschinellen Lernens (Ü)

Belegnr Lehrende/r Thema Art Termine Mein eKVV
392140 Schulz, Schroeder Tutorials "Introduction to Machine Learning (int. Track)"
Die Termine für die einzelnen Übungen werden zu einem späteren Zeitpunkt bekannt gegeben. eKVV Teilnahmemanagement Course taught in English
Ü n. V., n. V.
392140 Schulz, Schroeder Additional Tutorial: Introduction to Machine Learning (int. Track)" eKVV Teilnahmemanagement Ü Do 16-18 ONLINE
392140 Schulz, Tutorin: Kristin Willms Tutorial A: Introduction to Machine Learning (int. Track) eKVV Teilnahmemanagement Course taught in English Ü Mo 10-12 in U2-135
392140 Schulz, Tutorin: Kristin Willms Tutorial B: Introduction to Machine Learning (int. Track) eKVV Teilnahmemanagement Ü Mo 12-14 in U2-135
392140 Schulz, Schroeder, Tutorin: Sarah Schröder Tutorial C: Introduction to Machine Learning (int. Track) eKVV Teilnahmemanagement Ü Mo 12-14 in U2-147
392140 Schulz, Tutorin: Kathrin Lammers Tutorial D: Introduction to Machine Learning (int. Track) eKVV Teilnahmemanagement Ü Mo 14-16 in U2-147
392140 Schulz, Tutor: Arno Gaußelmann Tutorial E: Introduction to Machine Learning (int. Track) eKVV Teilnahmemanagement Ü Mo 16-18 in U2-147

Grundlagen Maschinellen Lernens (V)

Belegnr Lehrende/r Thema Art Termine Mein eKVV
392139 Drimalla, Schulz Introduction to Machine Learning (int. Track) Course taught in English V Di 12-14 in CITEC; Do 12-14, einmalig in H1 Erstklausur; Di 14-16, einmalig in CITEC Zweitklausur
392139 Drimalla, Schulz Klausur: Introduction to Machine Learning (int. Track) - 1. Termin
Anmeldung über das eKVV bis zum 05.02.2024
Kl  
392139 Drimalla, Schulz Klausur: Introduction to Machine Learning (int. Track) - 2. Termin
Anmeldung über das eKVV bis zum 18.03.2024
Kl  

Modul 39-Inf-Pro Programming

Programming (V)

Belegnr Lehrende/r Thema Art Termine Mein eKVV
392168 Pianesi, Schönhuth Programming eKVV Teilnahmemanagement Course taught in English V Mi 14-16 in U10-146 einmalig am 13.12. in E0-180 ; Mi 14-16, einmalig in E0-180
392168 Pianesi, Schönhuth Klausur: Programming- 1. Termin eKVV Teilnahmemanagement Kl  
392168 Pianesi, Schönhuth Klausur: Programming- 2. Termin
Anmeldung über das eKVV bis zum 19.02.2024
Kl  

Programming (Ü)

Belegnr Lehrende/r Thema Art Termine Mein eKVV
392169 Pianesi Tutorials: Programming
Begrenzte Teilnahmezahl: 30 eKVV Teilnahmemanagement Course taught in English
Ü Do 10-12 in T2-141

Modul 31-M-ASM1 Advanced Statistical Methods I

Veranstaltungen aus dem Bereich Statistik und/oder in (einem) methodisch verbundenen Gebiet(en) (I.) (V o. VÜA)

Belegnr Lehrende/r Thema Art Termine Mein eKVV
311851 Langrock Advanced Statistical Methods I MDP  
312503 Adam Generalisierte Lineare Modelle Course taught in English V Mi 16-18 in H10
319414 Schamberger Introduction to Structural Equation Modeling Course taught in English V Di 16-18 in H2; Di 16-18 in W9-109

Veranstaltungen aus dem Bereich Statistik und/oder in (einem) methodisch verbundenen Gebiet(en) (II.) (V o. VÜA)

Belegnr Lehrende/r Thema Art Termine Mein eKVV
311851 Langrock Advanced Statistical Methods I MDP  
312503 Adam Generalisierte Lineare Modelle Course taught in English V Mi 16-18 in H10
319414 Schamberger Introduction to Structural Equation Modeling Course taught in English V Di 16-18 in H2; Di 16-18 in W9-109

Modul 39-M-Inf-VKIa Vertiefung Künstliche Intelligenz (5 LP)

Spezielle Themen der Künstlichen Intelligenz (V)

Belegnr Lehrende/r Thema Art Termine Mein eKVV
392101 Kopp, Voß Cognitive Computing: Reasoning and Decision-Making Under Uncertainty Course taught in English V Fr 10-12 in CITEC; Mo 12-14, einmalig in CITEC Wiederholungsvorlesung; Mo in H13; Fr 14-16, einmalig in H13 1. Klausurtermin; Mo 10-12, einmalig in H13 2. Klausurtermin
392101 Kopp, Voß Klausur: Cognitive Computing: Reasoning and Decision-Making Under Uncertainty -1. Termin
Anmeldung über das eKVV bis zum 07.02.2024
Kl  
392101 Kopp, Voß Klausur: Cognitive Computing: Reasoning and Decision-Making Under Uncertainty -2. Termin
Anmeldung über das eKVV bis zum 18.03.2024
Kl  

Spezielle Themen der Künstlichen Intelligenz (Ü)

Belegnr Lehrende/r Thema Art Termine Mein eKVV
392102 Voß Übungen zu Cognitive Computing: Reasoning and Decision-Making Under Uncertainty Course taught in English Ü Mi 14-16 in CITEC

Modul 39-M-Inf-VML Vertiefung Maschinelles Lernen

Vertiefung Maschinelles Lernen (Ü)

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; Di 08-10, einmalig in X-E0-220; Do 08-10, einmalig in X-E0-218 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 einmalig am 19.12.2023 in V2-105/115; Di 08-10, einmalig in V2-105/115 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

Vertiefung Maschinelles Lernen (V)

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 Vorlesungsstart am 19.10.2023
392127 Melnik Applied Deep Learning Course taught in English V Mo 8-10 in X-E0-220
392132 Ritter Theory of Deep Neural Networks Course taught in English V Do 14-16 in X-B2-101 Lecture starts on Thursday, Oct-19 2023

Modul 31-M-ASM2 Advanced Statistical Methods II

Veranstaltungen aus dem Bereich Statistik und/oder in (einem) methodisch verbundenen Gebiet(en) (I.) (Pj o. S o. V o. VÜA)

Belegnr Lehrende/r Thema Art Termine Mein eKVV
311834 Wetzel Klausur: Operations Research Models
1. Anmeldung für die Prüfung zum Modul 31-MM34 für Studierende des Masterstudiengangs Wirtschaftswissenschaften: Portfolio, bestehend aus folgenden Teilen: vier Übungs- bzw. Programmieraufgaben, die veranstaltungsbegleitend gestellt werden, einem veranstaltungsbegleitenden Gruppenprojekt und einer Abschlussklausur. Veranstaltungen des Moduls: *"Operations Research Models" im WiSe *"Combining OR and Data Science" und "Metaheuristics" im SoSe ------- 2. Anmeldung für die Prüfung zum Modul 31-M-ASM2 für Studierende des Masterstudiengangs Data Science: 60-minütige Klausur Prüfer: Prof. Dr. Tierney
Anmeldung über das eKVV bis zum 08.02.2024
Kl  
312413 Tierney, Wetzel Operations Research Models Course taught in English V Mi 8-10 in D2-136; Mi 10-12, einmalig in X-E0-236
312503 Adam Generalisierte Lineare Modelle Course taught in English V Mi 16-18 in H10
312817 Tierney, Wetzel Masterseminar: Advanced Topics in Operations Research
Begrenzte Teilnahmezahl: 4
S Di 10-12, einmalig in U9-117; Di 10-12, einmalig in U9-117; Di 10-12, einmalig in U9-117; Di 10-12, einmalig in U9-117; Di 10-12, einmalig in U9-117; Di 10-12, einmalig in U9-117; Di 10-12, einmalig in U9-117; Di 10-12, einmalig in U9-117; Di 10-12, einmalig in U9-117
319414 Schamberger Introduction to Structural Equation Modeling Course taught in English V Di 16-18 in H2; Di 16-18 in W9-109

Veranstaltungen aus dem Bereich Statistik und/oder in (einem) methodisch verbundenen Gebiet(en) (II.) (Pj o. S o. V o. VÜA)

Belegnr Lehrende/r Thema Art Termine Mein eKVV
312503 Adam Generalisierte Lineare Modelle Course taught in English V Mi 16-18 in H10
319414 Schamberger Introduction to Structural Equation Modeling Course taught in English V Di 16-18 in H2; Di 16-18 in W9-109

Modul 39-Inf-AIAI Ambient Intelligence and Auditory Interfaces

Sound Synthesis and Sonification (V)

Belegnr Lehrende/r Thema Art Termine Mein eKVV
392160 Hermann Introduction to Sound Synthesis eKVV Teilnahmemanagement Course taught in English V Mi 14-16 in T2-227; Di 10-12, einmalig in H3 1. Klausurtermin ; Do 10-12, einmalig in H3 2. Klausurtermin
392160 Hermann Klausur: Introduction to Sound Synthesis - 1. Termin
Anmeldung über das eKVV bis zum 03.02.2024
Kl  
392160 Hermann Klausur: Introduction to Sound Synthesis - 2. Termin
Anmeldung über das eKVV bis zum 02.04.2024
Kl  

Sound Synthesis and Sonification (Ü)

Belegnr Lehrende/r Thema Art Termine Mein eKVV
392161 Hermann Tutorial A: Introduction to Sound Synthesis eKVV Teilnahmemanagement Course taught in English Ü Di 16-18, einmalig in U10-146; Di 16-18, 14-täglich in C01-264; Di 16-18, einmalig in U10-146

Modul 39-Inf-SNLP Statistical Natural Language Processing

Exercises for Introduction to Statistical Natural Language Processing (Ü)

Belegnr Lehrende/r Thema Art Termine Mein eKVV
392179 Cimiano, Belouadi Introduction to Statistical Natural Language Processing eKVV Teilnahmemanagement Ü Do 8-10 in CITEC

Introduction to Statistical Natural Language Processing (V)

Belegnr Lehrende/r Thema Art Termine Mein eKVV
392178 Cimiano, Belouadi Introduction to Statistical Natural Language Processing
Begrenzte Teilnahmezahl: 60 eKVV Teilnahmemanagement Course taught in English
V Do 10-12 in X-E0-207 einmalig am 12.10.2023 in H8; Do 10-12, einmalig in H8 einmalig am 12.10.2023 in H8

Modul 39-M-Inf-ABDA_a Advanced Big Data Analytics / Big Data Machine Learning

Machine Learning and AI in Advanced Big Data Analytics (Pj o. S)

Belegnr Lehrende/r Thema Art Termine Mein eKVV
392129 Schlüter Biological Applications of Graph Databases Course taught in English S Fr 10-12 VOR ORT & ONLINE in C01-142 Hybridform
392232 Schönhuth Privacy in Pangenomics Course taught in English S Do 10-12 in U2-232

Modul 39-M-Inf-ADA Advanced Data Analysis

Modern Data Analysis (Pj o. Ü)

Belegnr Lehrende/r Thema Art Termine Mein eKVV
392247 Hammer, Kenneweg Modern Data Analysis eKVV Teilnahmemanagement Ü Mo 14-16 in U2-200
392247 Hammer, Kenneweg Additional Tutorial: Modern Data Analysis eKVV Teilnahmemanagement Ü Mi 14-16 in U2-147

Modern Data Analysis (V)

Belegnr Lehrende/r Thema Art Termine Mein eKVV
392246 Hammer Modern Data Analysis eKVV Teilnahmemanagement Course taught in English V Di 12-14 in D2-152

Modul 39-M-Inf-RDM Research Data Management

Research Data Management (S)

Belegnr Lehrende/r Thema Art Termine Mein eKVV
392266 Cimiano, Liedeker Research Data Management
Begrenzte Teilnahmezahl: 39 eKVV Teilnahmemanagement Course taught in English
S n. V., n. V.

Modul 39-Inf-BDS Biomedical Data Science for Modern Healthcare Technology

Ausgewählte Vorlesung (V)

Belegnr Lehrende/r Thema Art Termine Mein eKVV
392120 Schönhuth, Schlüter Privacy in Healthcare Course taught in English V Mi 12-14 in T2-208
392120 Schönhuth, Schlüter Klausur: Privacy in Healthcare - 1. Termin
Anmeldung über das eKVV bis zum 01.02.2024
Kl  
392120 Schönhuth, Schlüter Klausur: Privacy in Healthcare - 2. Termin eKVV Teilnahmemanagement Kl  

Ausgewähltes Seminar oder Projekt (Pj o. S)

Belegnr Lehrende/r Thema Art Termine Mein eKVV
392129 Schlüter Biological Applications of Graph Databases Course taught in English S Fr 10-12 VOR ORT & ONLINE in C01-142 Hybridform
392232 Schönhuth Privacy in Pangenomics Course taught in English S Do 10-12 in U2-232

Übung zur ausgewählten Vorlesung (Ü)

Belegnr Lehrende/r Thema Art Termine Mein eKVV
392121 Schlüter, Schönhuth Tutorials: Privacy in Healthcare Course taught in English Ü Mi 10-12 in X-E0-228

Weitere Veranstaltungen für das Profil Variante 1

Belegnr Lehrende/r Thema Art Termine Mein eKVV
319018 Westerheide Einführungs-/Informationsveranstaltung für die neuen Studierenden des Masterstudiengangs Data Science
Die umfangreichen Informationsmaterialien finden Sie ab Anfang Oktober nach Anmeldung im eKVV im Lernraum.
Vtr Mi 14-18, einmalig in X-E0-214

Profil Variante 2

Modul 31-M-ISDA Introduction to Statistical Data Analysis

Multivariate Methods (V o. VÜA)

Belegnr Lehrende/r Thema Art Termine Mein eKVV
310405 Langrock Multivariate Verfahren Course taught in English V Mo 12-14 in X-E0-002
311850 Langrock Multivariate Methods / Regression Analysis
Anmeldung über das eKVV bis zum 06.02.2024
MDP  

Regression Analysis (V o. VÜA)

Belegnr Lehrende/r Thema Art Termine Mein eKVV
311850 Langrock Multivariate Methods / Regression Analysis
Anmeldung über das eKVV bis zum 06.02.2024
MDP  
312504 Büscher Regression Analysis V Mi 14-16 in X-E0-216

Modul 31-M-ASM1 Advanced Statistical Methods I

Veranstaltungen aus dem Bereich Statistik und/oder in (einem) methodisch verbundenen Gebiet(en) (I.) (V o. VÜA)

Belegnr Lehrende/r Thema Art Termine Mein eKVV
311851 Langrock Advanced Statistical Methods I MDP  
312503 Adam Generalisierte Lineare Modelle Course taught in English V Mi 16-18 in H10
319414 Schamberger Introduction to Structural Equation Modeling Course taught in English V Di 16-18 in H2; Di 16-18 in W9-109

Veranstaltungen aus dem Bereich Statistik und/oder in (einem) methodisch verbundenen Gebiet(en) (II.) (V o. VÜA)

Belegnr Lehrende/r Thema Art Termine Mein eKVV
311851 Langrock Advanced Statistical Methods I MDP  
312503 Adam Generalisierte Lineare Modelle Course taught in English V Mi 16-18 in H10
319414 Schamberger Introduction to Structural Equation Modeling Course taught in English V Di 16-18 in H2; Di 16-18 in W9-109

Modul 39-M-Inf-VKIa Vertiefung Künstliche Intelligenz (5 LP)

Spezielle Themen der Künstlichen Intelligenz (V)

Belegnr Lehrende/r Thema Art Termine Mein eKVV
392101 Kopp, Voß Cognitive Computing: Reasoning and Decision-Making Under Uncertainty Course taught in English V Fr 10-12 in CITEC; Mo 12-14, einmalig in CITEC Wiederholungsvorlesung; Mo in H13; Fr 14-16, einmalig in H13 1. Klausurtermin; Mo 10-12, einmalig in H13 2. Klausurtermin
392101 Kopp, Voß Klausur: Cognitive Computing: Reasoning and Decision-Making Under Uncertainty -1. Termin
Anmeldung über das eKVV bis zum 07.02.2024
Kl  
392101 Kopp, Voß Klausur: Cognitive Computing: Reasoning and Decision-Making Under Uncertainty -2. Termin
Anmeldung über das eKVV bis zum 18.03.2024
Kl  

Spezielle Themen der Künstlichen Intelligenz (Ü)

Belegnr Lehrende/r Thema Art Termine Mein eKVV
392102 Voß Übungen zu Cognitive Computing: Reasoning and Decision-Making Under Uncertainty Course taught in English Ü Mi 14-16 in CITEC

Modul 39-M-Inf-VML Vertiefung Maschinelles Lernen

Vertiefung Maschinelles Lernen (Ü)

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; Di 08-10, einmalig in X-E0-220; Do 08-10, einmalig in X-E0-218 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 einmalig am 19.12.2023 in V2-105/115; Di 08-10, einmalig in V2-105/115 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

Vertiefung Maschinelles Lernen (V)

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 Vorlesungsstart am 19.10.2023
392127 Melnik Applied Deep Learning Course taught in English V Mo 8-10 in X-E0-220
392132 Ritter Theory of Deep Neural Networks Course taught in English V Do 14-16 in X-B2-101 Lecture starts on Thursday, Oct-19 2023

Modul 31-M-ASM2 Advanced Statistical Methods II

Veranstaltungen aus dem Bereich Statistik und/oder in (einem) methodisch verbundenen Gebiet(en) (I.) (Pj o. S o. V o. VÜA)

Belegnr Lehrende/r Thema Art Termine Mein eKVV
311834 Wetzel Klausur: Operations Research Models
1. Anmeldung für die Prüfung zum Modul 31-MM34 für Studierende des Masterstudiengangs Wirtschaftswissenschaften: Portfolio, bestehend aus folgenden Teilen: vier Übungs- bzw. Programmieraufgaben, die veranstaltungsbegleitend gestellt werden, einem veranstaltungsbegleitenden Gruppenprojekt und einer Abschlussklausur. Veranstaltungen des Moduls: *"Operations Research Models" im WiSe *"Combining OR and Data Science" und "Metaheuristics" im SoSe ------- 2. Anmeldung für die Prüfung zum Modul 31-M-ASM2 für Studierende des Masterstudiengangs Data Science: 60-minütige Klausur Prüfer: Prof. Dr. Tierney
Anmeldung über das eKVV bis zum 08.02.2024
Kl  
312413 Tierney, Wetzel Operations Research Models Course taught in English V Mi 8-10 in D2-136; Mi 10-12, einmalig in X-E0-236
312503 Adam Generalisierte Lineare Modelle Course taught in English V Mi 16-18 in H10
312817 Tierney, Wetzel Masterseminar: Advanced Topics in Operations Research
Begrenzte Teilnahmezahl: 4
S Di 10-12, einmalig in U9-117; Di 10-12, einmalig in U9-117; Di 10-12, einmalig in U9-117; Di 10-12, einmalig in U9-117; Di 10-12, einmalig in U9-117; Di 10-12, einmalig in U9-117; Di 10-12, einmalig in U9-117; Di 10-12, einmalig in U9-117; Di 10-12, einmalig in U9-117
319414 Schamberger Introduction to Structural Equation Modeling Course taught in English V Di 16-18 in H2; Di 16-18 in W9-109

Veranstaltungen aus dem Bereich Statistik und/oder in (einem) methodisch verbundenen Gebiet(en) (II.) (Pj o. S o. V o. VÜA)

Belegnr Lehrende/r Thema Art Termine Mein eKVV
312503 Adam Generalisierte Lineare Modelle Course taught in English V Mi 16-18 in H10
319414 Schamberger Introduction to Structural Equation Modeling Course taught in English V Di 16-18 in H2; Di 16-18 in W9-109

Modul 39-Inf-AIAI Ambient Intelligence and Auditory Interfaces

Sound Synthesis and Sonification (V)

Belegnr Lehrende/r Thema Art Termine Mein eKVV
392160 Hermann Introduction to Sound Synthesis eKVV Teilnahmemanagement Course taught in English V Mi 14-16 in T2-227; Di 10-12, einmalig in H3 1. Klausurtermin ; Do 10-12, einmalig in H3 2. Klausurtermin
392160 Hermann Klausur: Introduction to Sound Synthesis - 1. Termin
Anmeldung über das eKVV bis zum 03.02.2024
Kl  
392160 Hermann Klausur: Introduction to Sound Synthesis - 2. Termin
Anmeldung über das eKVV bis zum 02.04.2024
Kl  

Sound Synthesis and Sonification (Ü)

Belegnr Lehrende/r Thema Art Termine Mein eKVV
392161 Hermann Tutorial A: Introduction to Sound Synthesis eKVV Teilnahmemanagement Course taught in English Ü Di 16-18, einmalig in U10-146; Di 16-18, 14-täglich in C01-264; Di 16-18, einmalig in U10-146

Modul 39-Inf-SNLP Statistical Natural Language Processing

Exercises for Introduction to Statistical Natural Language Processing (Ü)

Belegnr Lehrende/r Thema Art Termine Mein eKVV
392179 Cimiano, Belouadi Introduction to Statistical Natural Language Processing eKVV Teilnahmemanagement Ü Do 8-10 in CITEC

Introduction to Statistical Natural Language Processing (V)

Belegnr Lehrende/r Thema Art Termine Mein eKVV
392178 Cimiano, Belouadi Introduction to Statistical Natural Language Processing
Begrenzte Teilnahmezahl: 60 eKVV Teilnahmemanagement Course taught in English
V Do 10-12 in X-E0-207 einmalig am 12.10.2023 in H8; Do 10-12, einmalig in H8 einmalig am 12.10.2023 in H8

Modul 39-M-Inf-ABDA_a Advanced Big Data Analytics / Big Data Machine Learning

Machine Learning and AI in Advanced Big Data Analytics (Pj o. S)

Belegnr Lehrende/r Thema Art Termine Mein eKVV
392129 Schlüter Biological Applications of Graph Databases Course taught in English S Fr 10-12 VOR ORT & ONLINE in C01-142 Hybridform
392232 Schönhuth Privacy in Pangenomics Course taught in English S Do 10-12 in U2-232

Modul 39-M-Inf-ADA Advanced Data Analysis

Modern Data Analysis (Pj o. Ü)

Belegnr Lehrende/r Thema Art Termine Mein eKVV
392247 Hammer, Kenneweg Modern Data Analysis eKVV Teilnahmemanagement Ü Mo 14-16 in U2-200
392247 Hammer, Kenneweg Additional Tutorial: Modern Data Analysis eKVV Teilnahmemanagement Ü Mi 14-16 in U2-147

Modern Data Analysis (V)

Belegnr Lehrende/r Thema Art Termine Mein eKVV
392246 Hammer Modern Data Analysis eKVV Teilnahmemanagement Course taught in English V Di 12-14 in D2-152

Modul 39-M-Inf-RDM Research Data Management

Research Data Management (S)

Belegnr Lehrende/r Thema Art Termine Mein eKVV
392266 Cimiano, Liedeker Research Data Management
Begrenzte Teilnahmezahl: 39 eKVV Teilnahmemanagement Course taught in English
S n. V., n. V.

Modul 39-Inf-BDS Biomedical Data Science for Modern Healthcare Technology

Ausgewählte Vorlesung (V)

Belegnr Lehrende/r Thema Art Termine Mein eKVV
392120 Schönhuth, Schlüter Privacy in Healthcare Course taught in English V Mi 12-14 in T2-208
392120 Schönhuth, Schlüter Klausur: Privacy in Healthcare - 1. Termin
Anmeldung über das eKVV bis zum 01.02.2024
Kl  
392120 Schönhuth, Schlüter Klausur: Privacy in Healthcare - 2. Termin eKVV Teilnahmemanagement Kl  

Ausgewähltes Seminar oder Projekt (Pj o. S)

Belegnr Lehrende/r Thema Art Termine Mein eKVV
392129 Schlüter Biological Applications of Graph Databases Course taught in English S Fr 10-12 VOR ORT & ONLINE in C01-142 Hybridform
392232 Schönhuth Privacy in Pangenomics Course taught in English S Do 10-12 in U2-232

Übung zur ausgewählten Vorlesung (Ü)

Belegnr Lehrende/r Thema Art Termine Mein eKVV
392121 Schlüter, Schönhuth Tutorials: Privacy in Healthcare Course taught in English Ü Mi 10-12 in X-E0-228

Weitere Veranstaltungen für das Profil Variante 2

Belegnr Lehrende/r Thema Art Termine Mein eKVV
319018 Westerheide Einführungs-/Informationsveranstaltung für die neuen Studierenden des Masterstudiengangs Data Science
Die umfangreichen Informationsmaterialien finden Sie ab Anfang Oktober nach Anmeldung im eKVV im Lernraum.
Vtr Mi 14-18, einmalig in X-E0-214










(Diese Seite wurde erzeugt am: 30.4.2024 (13:52 Uhr))