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 | 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 | 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 | 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 | 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) | 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 | 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 | 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) | 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 | 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 | 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 | V | Mi 16-18 in H10 | |
| 319414 | Schamberger | Introduction to Structural Equation Modeling | 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 | V | Mi 16-18 in H10 | |
| 319414 | Schamberger | Introduction to Structural Equation Modeling | 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 | 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 | 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 | |
| 392128 | Melnik | Tutorials "Applied Deep Learning" | 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’ | 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 | V | Do 08-10 in X-E1-200 Vorlesungsstart am 19.10.2023 | |
| 392127 | Melnik | Applied Deep Learning | V | Mo 8-10 in X-E0-220 | |
| 392132 | Ritter | Theory of Deep Neural Networks | 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 | V | Mi 8-10 in D2-136; Mi 10-12, einmalig in X-E0-236 | |
| 312503 | Adam | Generalisierte Lineare Modelle | 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 | 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 | V | Mi 16-18 in H10 | |
| 319414 | Schamberger | Introduction to Structural Equation Modeling | 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 | 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 | 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 | 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 | S | Fr 10-12 VOR ORT & ONLINE in C01-142 Hybridform | |
| 392232 | Schönhuth | Privacy in Pangenomics | 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 | 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 | 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 | 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 | S | Fr 10-12 VOR ORT & ONLINE in C01-142 Hybridform | |
| 392232 | Schönhuth | Privacy in Pangenomics | 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 | 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 | 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 | V | Mi 16-18 in H10 | |
| 319414 | Schamberger | Introduction to Structural Equation Modeling | 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 | V | Mi 16-18 in H10 | |
| 319414 | Schamberger | Introduction to Structural Equation Modeling | 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 | 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 | 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 | |
| 392128 | Melnik | Tutorials "Applied Deep Learning" | 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’ | 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 | V | Do 08-10 in X-E1-200 Vorlesungsstart am 19.10.2023 | |
| 392127 | Melnik | Applied Deep Learning | V | Mo 8-10 in X-E0-220 | |
| 392132 | Ritter | Theory of Deep Neural Networks | 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 | V | Mi 8-10 in D2-136; Mi 10-12, einmalig in X-E0-236 | |
| 312503 | Adam | Generalisierte Lineare Modelle | 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 | 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 | V | Mi 16-18 in H10 | |
| 319414 | Schamberger | Introduction to Structural Equation Modeling | 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 | 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 | 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 | 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 | S | Fr 10-12 VOR ORT & ONLINE in C01-142 Hybridform | |
| 392232 | Schönhuth | Privacy in Pangenomics | 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 | 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 | 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 | 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 | S | Fr 10-12 VOR ORT & ONLINE in C01-142 Hybridform | |
| 392232 | Schönhuth | Privacy in Pangenomics | 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 | 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: 10.4.2024 (12:35 Uhr))
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