Belegnr | Lehrende/r | Thema | Art | Termine | Mein eKVV |
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316103 | Bauer, Fuchs, Langrock, Reinecke | Kolloquium "Zentrum für Statistik" Die Veranstaltung soll VOR ORT und/oder im ONLINE-Format stattfinden. Sie findet 14-täglich statt. Aktuelle Informationen zur Veranstaltung und zum Veranstaltungsort finden Sie unter: http://www.uni-bielefeld.de/zest_kolloquium | Ko | Di 12-13, 14-täglich in W9-109 |
Belegnr | Lehrende/r | Thema | Art | Termine | Mein eKVV |
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314004 | Yaqine | Reading Course "Statistische Wissenschaften" eKVV Teilnahmemanagement | S | Di 14-16 ONLINE |
Belegnr | Lehrende/r | Thema | Art | Termine | Mein eKVV |
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314008 | Bauer, Westerheide | Statistisches Praktikum eKVV Teilnahmemanagement | Pr |
Belegnr | Lehrende/r | Thema | Art | Termine | Mein eKVV |
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312846 | Römer, Winkelmann | Decision Analytics Project Begrenzte Teilnahmezahl: 12 | S | Fr 10-12, einmalig in X-E0-234; Do 10-12 in X-E0-215; Do 12-14, einmalig in H8 |
Belegnr | Lehrende/r | Thema | Art | Termine | Mein eKVV |
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312412 | Römer, Tierney | Masterkolloquium | Ko | N. N., N. N. in U9-117 Einzeltermine, werden noch bekanntgegeben. | |
312932 | Fuchs | Seminar zur Masterarbeit (Data Science) / Masterkolloquium eKVV Teilnahmemanagement | Ko | Do 10-12 ONLINE ; Do 10-12 in W9-109; Mi 11-13, einmalig in W9-109 |
Belegnr | Lehrende/r | Thema | Art | Termine | Mein eKVV |
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392157 | Schönhuth, Knop | Big Data Analytics | V | Do 10-12 VOR ORT & ONLINE in H2; Do 14-17, einmalig in X-E0-001 Erstklausur; Do 09-12, einmalig in H4 Zweitklausur | |
392157 | Schönhuth, Knop | Präsenzklausur "Big Data Analytics" - Erstklausur Begrenzte Teilnahmezahl: 130 Anmeldung über das eKVV bis zum 13.07.2022 | Kl | ||
392157 | Schönhuth, Knop | Präsenzklausur "Big Data Analytics" - Zweitklausur Begrenzte Teilnahmezahl: 110 Anmeldung über das eKVV bis zum 27.07.2022 | Kl |
Belegnr | Lehrende/r | Thema | Art | Termine | Mein eKVV |
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392158 | Knop, Tutor: Swen Simon | Übungen 1: Big Data Analytics | Ü | Mi 16-18 in U2-147 | |
392158 | Knop, Tutor: SwenSimon | Übungen 2: Big Data Analytics | Ü | Mi 16-18 in H3 Tutor: | |
392158 | Knop, Tutor: Harsha Manjunath | Übungen 3: Big Data Analytics | Ü | Do 16-18 in X-E0-228 Tutor: |
Belegnr | Lehrende/r | Thema | Art | Termine | Mein eKVV |
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311851 | Langrock | Advanced Statistical Methods I | MDP | ||
312422 | Fuchs | Bayesian Statistics II eKVV Teilnahmemanagement | V | Do 12-14 ONLINE ; Do 12-14 in T2-208 | |
312432 | Möller | Statistical Learning | V | Di 16-18 ONLINE ; Di 16-18 VOR ORT & ONLINE in H3 | |
312501 | Bauer | Methoden der Ökonometrie | V | Mo 12-14 ONLINE Online asynchron; Mo 12-14 in D2-152 | |
312512 | Langrock, Mews | Hidden Markov Models | V | Mi 9-13, einmalig in H9; Do 9-13, einmalig in H9; Fr 9-13, einmalig in H9; Mo 9-13, einmalig in H9; Di 9-13, einmalig in H9; Mi 9-13, einmalig in H9 | |
312514 | Rickmeier, Schmiegel | Stichprobentheorie und statistische Versuchsplanung eKVV Teilnahmemanagement | V | Fr 12-14 ONLINE ; Fr 12-14 in T2-233 |
Belegnr | Lehrende/r | Thema | Art | Termine | Mein eKVV |
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311851 | Langrock | Advanced Statistical Methods I | MDP | ||
312422 | Fuchs | Bayesian Statistics II eKVV Teilnahmemanagement | V | Do 12-14 ONLINE ; Do 12-14 in T2-208 | |
312432 | Möller | Statistical Learning | V | Di 16-18 ONLINE ; Di 16-18 VOR ORT & ONLINE in H3 | |
312501 | Bauer | Methoden der Ökonometrie | V | Mo 12-14 ONLINE Online asynchron; Mo 12-14 in D2-152 | |
312512 | Langrock, Mews | Hidden Markov Models | V | Mi 9-13, einmalig in H9; Do 9-13, einmalig in H9; Fr 9-13, einmalig in H9; Mo 9-13, einmalig in H9; Di 9-13, einmalig in H9; Mi 9-13, einmalig in H9 | |
312514 | Rickmeier, Schmiegel | Stichprobentheorie und statistische Versuchsplanung eKVV Teilnahmemanagement | V | Fr 12-14 ONLINE ; Fr 12-14 in T2-233 |
Belegnr | Lehrende/r | Thema | Art | Termine | Mein eKVV |
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312409 | Römer, Porrmann | Combining OR and Data Science | V | Di 10-12, einmalig in C01-230; Di 8-12, einmalig in W9-109; Di 8-12, einmalig in W9-109; Di 8-12, einmalig in W9-109; Di 8-12, einmalig in W9-109; Di 8-12, einmalig in W9-109; Di 8-12, einmalig in W9-109; Di 8-12, einmalig in W9-109 | |
312415 | Hottung, Wetzel, Tierney | Metaheuristics | V | Di 8-10, einmalig in C01-230; Di 8-12, einmalig in W9-109; Di 8-12, einmalig in W9-109; Di 8-12, einmalig in W9-109; Di 8-12, einmalig in W9-109; Di 8-12, einmalig in W9-109 | |
312422 | Fuchs | Bayesian Statistics II eKVV Teilnahmemanagement | V | Do 12-14 ONLINE ; Do 12-14 in T2-208 | |
312432 | Möller | Statistical Learning | V | Di 16-18 ONLINE ; Di 16-18 VOR ORT & ONLINE in H3 | |
312501 | Bauer | Methoden der Ökonometrie | V | Mo 12-14 ONLINE Online asynchron; Mo 12-14 in D2-152 | |
312512 | Langrock, Mews | Hidden Markov Models | V | Mi 9-13, einmalig in H9; Do 9-13, einmalig in H9; Fr 9-13, einmalig in H9; Mo 9-13, einmalig in H9; Di 9-13, einmalig in H9; Mi 9-13, einmalig in H9 | |
312514 | Rickmeier, Schmiegel | Stichprobentheorie und statistische Versuchsplanung eKVV Teilnahmemanagement | V | Fr 12-14 ONLINE ; Fr 12-14 in T2-233 | |
312520 | Hinz, Iodice | Data Science in International Economics Research Die Veranstaltung wird teils in Person (klassische Vorlesung) und teils Online (Anwendungssession) stattfinden. | V | Mi 10-12 in U2-228; Mi 16-18 in U5-133 |
Belegnr | Lehrende/r | Thema | Art | Termine | Mein eKVV |
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312409 | Römer, Porrmann | Combining OR and Data Science | V | Di 10-12, einmalig in C01-230; Di 8-12, einmalig in W9-109; Di 8-12, einmalig in W9-109; Di 8-12, einmalig in W9-109; Di 8-12, einmalig in W9-109; Di 8-12, einmalig in W9-109; Di 8-12, einmalig in W9-109; Di 8-12, einmalig in W9-109 | |
312415 | Hottung, Wetzel, Tierney | Metaheuristics | V | Di 8-10, einmalig in C01-230; Di 8-12, einmalig in W9-109; Di 8-12, einmalig in W9-109; Di 8-12, einmalig in W9-109; Di 8-12, einmalig in W9-109; Di 8-12, einmalig in W9-109 | |
312422 | Fuchs | Bayesian Statistics II eKVV Teilnahmemanagement | V | Do 12-14 ONLINE ; Do 12-14 in T2-208 | |
312432 | Möller | Statistical Learning | V | Di 16-18 ONLINE ; Di 16-18 VOR ORT & ONLINE in H3 | |
312501 | Bauer | Methoden der Ökonometrie | V | Mo 12-14 ONLINE Online asynchron; Mo 12-14 in D2-152 | |
312512 | Langrock, Mews | Hidden Markov Models | V | Mi 9-13, einmalig in H9; Do 9-13, einmalig in H9; Fr 9-13, einmalig in H9; Mo 9-13, einmalig in H9; Di 9-13, einmalig in H9; Mi 9-13, einmalig in H9 | |
312514 | Rickmeier, Schmiegel | Stichprobentheorie und statistische Versuchsplanung eKVV Teilnahmemanagement | V | Fr 12-14 ONLINE ; Fr 12-14 in T2-233 |
Belegnr | Lehrende/r | Thema | Art | Termine | Mein eKVV |
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392137 | Hermann | Auditory Data Science | V | Mi 14-16 VOR ORT & ONLINE in Y-1-202 |
Belegnr | Lehrende/r | Thema | Art | Termine | Mein eKVV |
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392138 | Hermann | Auditory Data Science | Ü | Di 12-14, 14-täglich ONLINE |
Belegnr | Lehrende/r | Thema | Art | Termine | Mein eKVV |
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392125 | Rückert | Autonomous Systems Engineering | V | Di 14-16 in CITEC 1.016 |
Belegnr | Lehrende/r | Thema | Art | Termine | Mein eKVV |
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392126 | Klarhorst | Übungen zu Autonomous Systems Engineering | Ü | Di 16-18 in CITEC 1.016 |
Belegnr | Lehrende/r | Thema | Art | Termine | Mein eKVV |
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392234 | Klarhorst | Project: Autonomous Systems Engineering | Pj |
Belegnr | Lehrende/r | Thema | Art | Termine | Mein eKVV |
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392116 | Drimalla | Multimodal Behavior Processing: Affective Signals | V | Do 10-12 in CITEC einmalig am 23.06.2022 in U2-223; Do 10-12, einmalig in U2-223 einmalig am 23.06.2022 in U2-223; Do 09-11, einmalig in H6 Erstklausur | |
392116 | Drimalla | Präsenzklausur "Multimodal Behavior Processing: Affective Signals" - Erstklausur Anmeldung über das eKVV bis zum 18.07.2022 | Kl | ||
392116 | Drimalla | Präsenzklausur "Multimodal Behavior Processing: Affective Signals" - Zweitklausur eKVV Teilnahmemanagement | Kl | Mi 10-12 in X-E0-224 |
Belegnr | Lehrende/r | Thema | Art | Termine | Mein eKVV |
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392117 | Drimalla, Johnson | Tutorials for Multimodal Behavior Processing: Affective Signals The course is not recommended for participants of the seminar "Affective Signals" from last summer semester, due to duplication of content. | Ü | Mi 16-18, einmalig in T2-233; Mi 16-18, einmalig in T2-233; Mi 16-18, einmalig in T2-233; Mi 16-18, einmalig in T2-233; Mi 16-18, einmalig in T2-233; Mi 16-18, einmalig in T2-233; Mi 16-18, einmalig in T2-233; Mi 16-18, einmalig in T2-233; Mi 16-18, einmalig in T2-233 | |
392117 | Johnson | Tutorials for Multimodal Behavior Processing The course is not recommended for participants of the seminar "Affective Signals" from last summer semester, due to duplication of content. | Ü |
Belegnr | Lehrende/r | Thema | Art | Termine | Mein eKVV |
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392128 | Melnik | Deep Learning for Data Mining | Ü | Di 8:30-10 ONLINE |
Belegnr | Lehrende/r | Thema | Art | Termine | Mein eKVV |
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392127 | Melnik | Deep Learning for Data Mining | V | Mo 8:30-10 ONLINE |
Belegnr | Lehrende/r | Thema | Art | Termine | Mein eKVV |
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392110 | Voß | Simulation-based Reinforcement Learning for Intelligent Virtual Agents | S | Mo 14-16 in T7-138 |
Belegnr | Lehrende/r | Thema | Art | Termine | Mein eKVV |
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392193 | Eger | Sprechstunde Projekt Deep Learning for Natural Language Processing | Pj | Mo ONLINE ; Do 15:30-17:00 ONLINE | |
392197 | Eger | Deep Learning for Natural Language Processing | PjS | Do 12-14 ONLINE |
Belegnr | Lehrende/r | Thema | Art | Termine | Mein eKVV |
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392221 | Hammer | Deep Learning | V | n. V. 9-13, Block in H3; Mi 09-13, einmalig in X-E0-202; Di 09-13, einmalig in H13; Fr 13-15, einmalig in CITEC Klausur | |
392221 | Hammer | Klausur Deep Learning Begrenzte Teilnahmezahl: 60 eKVV Teilnahmemanagement | Kl |
Belegnr | Lehrende/r | Thema | Art | Termine | Mein eKVV |
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392222 | Göpfert | Tutorials "Deep Learning" | Ü | n. V. 15-17, Block Die Übungen finden als Block in den Semesterferien statt. | |
392223 | Göpfert | Zusatztutorium Deep Learning | Ü | n. V. 15-17, Block Das Tutorium findet als Block in den Semesterferien im September statt. |
Belegnr | Lehrende/r | Thema | Art | Termine | Mein eKVV |
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392140 | Sanchez Graillet | Tutorials Introduction to the Semantic Web | Ü | Fr 10:00-12:00 ONLINE |
Belegnr | Lehrende/r | Thema | Art | Termine | Mein eKVV |
---|---|---|---|---|---|
392139 | Sanchez Graillet | Introduction to the Semantic Web | V | Mo 10:00-12:00 ONLINE |
Belegnr | Lehrende/r | Thema | Art | Termine | Mein eKVV |
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392129 | Schönhuth, Knop | Modern Data Science Technologies in Healthcare | V | Mi 12-14 VOR ORT & ONLINE in H10; Mi 12-14, einmalig in U10-146 Klausur | |
392129 | Schönhuth, Vérolet | Klausur zur Veranstaltung "Modern Data Science Technologies in Healthcare" | Kl | ||
392129 | Schönhuth, Vérolet | Zweitklausur zur Veranstaltung "Modern Data Science Technologies in Healthcare" | Kl | Mo, einmalig ONLINE Anmeldefrist: 18. September 2022 |
Belegnr | Lehrende/r | Thema | Art | Termine | Mein eKVV |
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392130 | Schönhuth, Knop | Übungen zu Modern Data Science Technologies in Healthcare | Ü | Do 10-12 in Y-1-200 |
Belegnr | Lehrende/r | Thema | Art | Termine | Mein eKVV |
---|---|---|---|---|---|
311850 | Bauer, Langrock, Büscher | Multivariate Methods / Regression Analysis Prüfer: Prof. Dr. Bauer Anmeldung über das eKVV bis zum 24.07.2022 | MDP |
Belegnr | Lehrende/r | Thema | Art | Termine | Mein eKVV |
---|---|---|---|---|---|
311850 | Bauer, Langrock, Büscher | Multivariate Methods / Regression Analysis Prüfer: Prof. Dr. Bauer Anmeldung über das eKVV bis zum 24.07.2022 | MDP |
Belegnr | Lehrende/r | Thema | Art | Termine | Mein eKVV |
---|---|---|---|---|---|
316202 | Bauer | Statistical and Econometric Models | V | Mi 8-10 ONLINE Online asynchron; Fr 10-12 ONLINE Online asynchron; Mi 8-10 in H9; Fr 10-12 in H8 |
Belegnr | Lehrende/r | Thema | Art | Termine | Mein eKVV |
---|---|---|---|---|---|
316205 | Büscher | Statistical and Econometric Models | Ü | Fr 14-16 in H9 |
Belegnr | Lehrende/r | Thema | Art | Termine | Mein eKVV |
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311851 | Langrock | Advanced Statistical Methods I | MDP | ||
312422 | Fuchs | Bayesian Statistics II eKVV Teilnahmemanagement | V | Do 12-14 ONLINE ; Do 12-14 in T2-208 | |
312432 | Möller | Statistical Learning | V | Di 16-18 ONLINE ; Di 16-18 VOR ORT & ONLINE in H3 | |
312501 | Bauer | Methoden der Ökonometrie | V | Mo 12-14 ONLINE Online asynchron; Mo 12-14 in D2-152 | |
312512 | Langrock, Mews | Hidden Markov Models | V | Mi 9-13, einmalig in H9; Do 9-13, einmalig in H9; Fr 9-13, einmalig in H9; Mo 9-13, einmalig in H9; Di 9-13, einmalig in H9; Mi 9-13, einmalig in H9 | |
312514 | Rickmeier, Schmiegel | Stichprobentheorie und statistische Versuchsplanung eKVV Teilnahmemanagement | V | Fr 12-14 ONLINE ; Fr 12-14 in T2-233 |
Belegnr | Lehrende/r | Thema | Art | Termine | Mein eKVV |
---|---|---|---|---|---|
311851 | Langrock | Advanced Statistical Methods I | MDP | ||
312422 | Fuchs | Bayesian Statistics II eKVV Teilnahmemanagement | V | Do 12-14 ONLINE ; Do 12-14 in T2-208 | |
312432 | Möller | Statistical Learning | V | Di 16-18 ONLINE ; Di 16-18 VOR ORT & ONLINE in H3 | |
312501 | Bauer | Methoden der Ökonometrie | V | Mo 12-14 ONLINE Online asynchron; Mo 12-14 in D2-152 | |
312512 | Langrock, Mews | Hidden Markov Models | V | Mi 9-13, einmalig in H9; Do 9-13, einmalig in H9; Fr 9-13, einmalig in H9; Mo 9-13, einmalig in H9; Di 9-13, einmalig in H9; Mi 9-13, einmalig in H9 | |
312514 | Rickmeier, Schmiegel | Stichprobentheorie und statistische Versuchsplanung eKVV Teilnahmemanagement | V | Fr 12-14 ONLINE ; Fr 12-14 in T2-233 |
Belegnr | Lehrende/r | Thema | Art | Termine | Mein eKVV |
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312409 | Römer, Porrmann | Combining OR and Data Science | V | Di 10-12, einmalig in C01-230; Di 8-12, einmalig in W9-109; Di 8-12, einmalig in W9-109; Di 8-12, einmalig in W9-109; Di 8-12, einmalig in W9-109; Di 8-12, einmalig in W9-109; Di 8-12, einmalig in W9-109; Di 8-12, einmalig in W9-109 | |
312415 | Hottung, Wetzel, Tierney | Metaheuristics | V | Di 8-10, einmalig in C01-230; Di 8-12, einmalig in W9-109; Di 8-12, einmalig in W9-109; Di 8-12, einmalig in W9-109; Di 8-12, einmalig in W9-109; Di 8-12, einmalig in W9-109 | |
312422 | Fuchs | Bayesian Statistics II eKVV Teilnahmemanagement | V | Do 12-14 ONLINE ; Do 12-14 in T2-208 | |
312432 | Möller | Statistical Learning | V | Di 16-18 ONLINE ; Di 16-18 VOR ORT & ONLINE in H3 | |
312501 | Bauer | Methoden der Ökonometrie | V | Mo 12-14 ONLINE Online asynchron; Mo 12-14 in D2-152 | |
312512 | Langrock, Mews | Hidden Markov Models | V | Mi 9-13, einmalig in H9; Do 9-13, einmalig in H9; Fr 9-13, einmalig in H9; Mo 9-13, einmalig in H9; Di 9-13, einmalig in H9; Mi 9-13, einmalig in H9 | |
312514 | Rickmeier, Schmiegel | Stichprobentheorie und statistische Versuchsplanung eKVV Teilnahmemanagement | V | Fr 12-14 ONLINE ; Fr 12-14 in T2-233 | |
312520 | Hinz, Iodice | Data Science in International Economics Research Die Veranstaltung wird teils in Person (klassische Vorlesung) und teils Online (Anwendungssession) stattfinden. | V | Mi 10-12 in U2-228; Mi 16-18 in U5-133 |
Belegnr | Lehrende/r | Thema | Art | Termine | Mein eKVV |
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312409 | Römer, Porrmann | Combining OR and Data Science | V | Di 10-12, einmalig in C01-230; Di 8-12, einmalig in W9-109; Di 8-12, einmalig in W9-109; Di 8-12, einmalig in W9-109; Di 8-12, einmalig in W9-109; Di 8-12, einmalig in W9-109; Di 8-12, einmalig in W9-109; Di 8-12, einmalig in W9-109 | |
312415 | Hottung, Wetzel, Tierney | Metaheuristics | V | Di 8-10, einmalig in C01-230; Di 8-12, einmalig in W9-109; Di 8-12, einmalig in W9-109; Di 8-12, einmalig in W9-109; Di 8-12, einmalig in W9-109; Di 8-12, einmalig in W9-109 | |
312422 | Fuchs | Bayesian Statistics II eKVV Teilnahmemanagement | V | Do 12-14 ONLINE ; Do 12-14 in T2-208 | |
312432 | Möller | Statistical Learning | V | Di 16-18 ONLINE ; Di 16-18 VOR ORT & ONLINE in H3 | |
312501 | Bauer | Methoden der Ökonometrie | V | Mo 12-14 ONLINE Online asynchron; Mo 12-14 in D2-152 | |
312512 | Langrock, Mews | Hidden Markov Models | V | Mi 9-13, einmalig in H9; Do 9-13, einmalig in H9; Fr 9-13, einmalig in H9; Mo 9-13, einmalig in H9; Di 9-13, einmalig in H9; Mi 9-13, einmalig in H9 | |
312514 | Rickmeier, Schmiegel | Stichprobentheorie und statistische Versuchsplanung eKVV Teilnahmemanagement | V | Fr 12-14 ONLINE ; Fr 12-14 in T2-233 |
Belegnr | Lehrende/r | Thema | Art | Termine | Mein eKVV |
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392157 | Schönhuth, Knop | Big Data Analytics | V | Do 10-12 VOR ORT & ONLINE in H2; Do 14-17, einmalig in X-E0-001 Erstklausur; Do 09-12, einmalig in H4 Zweitklausur | |
392157 | Schönhuth, Knop | Präsenzklausur "Big Data Analytics" - Erstklausur Begrenzte Teilnahmezahl: 130 Anmeldung über das eKVV bis zum 13.07.2022 | Kl | ||
392157 | Schönhuth, Knop | Präsenzklausur "Big Data Analytics" - Zweitklausur Begrenzte Teilnahmezahl: 110 Anmeldung über das eKVV bis zum 27.07.2022 | Kl |
Belegnr | Lehrende/r | Thema | Art | Termine | Mein eKVV |
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392158 | Knop, Tutor: Swen Simon | Übungen 1: Big Data Analytics | Ü | Mi 16-18 in U2-147 | |
392158 | Knop, Tutor: SwenSimon | Übungen 2: Big Data Analytics | Ü | Mi 16-18 in H3 Tutor: | |
392158 | Knop, Tutor: Harsha Manjunath | Übungen 3: Big Data Analytics | Ü | Do 16-18 in X-E0-228 Tutor: |
Belegnr | Lehrende/r | Thema | Art | Termine | Mein eKVV |
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392137 | Hermann | Auditory Data Science | V | Mi 14-16 VOR ORT & ONLINE in Y-1-202 |
Belegnr | Lehrende/r | Thema | Art | Termine | Mein eKVV |
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392138 | Hermann | Auditory Data Science | Ü | Di 12-14, 14-täglich ONLINE |
Belegnr | Lehrende/r | Thema | Art | Termine | Mein eKVV |
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392125 | Rückert | Autonomous Systems Engineering | V | Di 14-16 in CITEC 1.016 |
Belegnr | Lehrende/r | Thema | Art | Termine | Mein eKVV |
---|---|---|---|---|---|
392126 | Klarhorst | Übungen zu Autonomous Systems Engineering | Ü | Di 16-18 in CITEC 1.016 |
Belegnr | Lehrende/r | Thema | Art | Termine | Mein eKVV |
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392234 | Klarhorst | Project: Autonomous Systems Engineering | Pj |
Belegnr | Lehrende/r | Thema | Art | Termine | Mein eKVV |
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392116 | Drimalla | Multimodal Behavior Processing: Affective Signals | V | Do 10-12 in CITEC einmalig am 23.06.2022 in U2-223; Do 10-12, einmalig in U2-223 einmalig am 23.06.2022 in U2-223; Do 09-11, einmalig in H6 Erstklausur | |
392116 | Drimalla | Präsenzklausur "Multimodal Behavior Processing: Affective Signals" - Erstklausur Anmeldung über das eKVV bis zum 18.07.2022 | Kl | ||
392116 | Drimalla | Präsenzklausur "Multimodal Behavior Processing: Affective Signals" - Zweitklausur eKVV Teilnahmemanagement | Kl | Mi 10-12 in X-E0-224 |
Belegnr | Lehrende/r | Thema | Art | Termine | Mein eKVV |
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392117 | Drimalla, Johnson | Tutorials for Multimodal Behavior Processing: Affective Signals The course is not recommended for participants of the seminar "Affective Signals" from last summer semester, due to duplication of content. | Ü | Mi 16-18, einmalig in T2-233; Mi 16-18, einmalig in T2-233; Mi 16-18, einmalig in T2-233; Mi 16-18, einmalig in T2-233; Mi 16-18, einmalig in T2-233; Mi 16-18, einmalig in T2-233; Mi 16-18, einmalig in T2-233; Mi 16-18, einmalig in T2-233; Mi 16-18, einmalig in T2-233 | |
392117 | Johnson | Tutorials for Multimodal Behavior Processing The course is not recommended for participants of the seminar "Affective Signals" from last summer semester, due to duplication of content. | Ü |
Belegnr | Lehrende/r | Thema | Art | Termine | Mein eKVV |
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392128 | Melnik | Deep Learning for Data Mining | Ü | Di 8:30-10 ONLINE |
Belegnr | Lehrende/r | Thema | Art | Termine | Mein eKVV |
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392127 | Melnik | Deep Learning for Data Mining | V | Mo 8:30-10 ONLINE |
Belegnr | Lehrende/r | Thema | Art | Termine | Mein eKVV |
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392110 | Voß | Simulation-based Reinforcement Learning for Intelligent Virtual Agents | S | Mo 14-16 in T7-138 |
Belegnr | Lehrende/r | Thema | Art | Termine | Mein eKVV |
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392193 | Eger | Sprechstunde Projekt Deep Learning for Natural Language Processing | Pj | Mo ONLINE ; Do 15:30-17:00 ONLINE | |
392197 | Eger | Deep Learning for Natural Language Processing | PjS | Do 12-14 ONLINE |
Belegnr | Lehrende/r | Thema | Art | Termine | Mein eKVV |
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392221 | Hammer | Deep Learning | V | n. V. 9-13, Block in H3; Mi 09-13, einmalig in X-E0-202; Di 09-13, einmalig in H13; Fr 13-15, einmalig in CITEC Klausur | |
392221 | Hammer | Klausur Deep Learning Begrenzte Teilnahmezahl: 60 eKVV Teilnahmemanagement | Kl |
Belegnr | Lehrende/r | Thema | Art | Termine | Mein eKVV |
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392222 | Göpfert | Tutorials "Deep Learning" | Ü | n. V. 15-17, Block Die Übungen finden als Block in den Semesterferien statt. | |
392223 | Göpfert | Zusatztutorium Deep Learning | Ü | n. V. 15-17, Block Das Tutorium findet als Block in den Semesterferien im September statt. |
Belegnr | Lehrende/r | Thema | Art | Termine | Mein eKVV |
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392140 | Sanchez Graillet | Tutorials Introduction to the Semantic Web | Ü | Fr 10:00-12:00 ONLINE |
Belegnr | Lehrende/r | Thema | Art | Termine | Mein eKVV |
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392139 | Sanchez Graillet | Introduction to the Semantic Web | V | Mo 10:00-12:00 ONLINE |
Belegnr | Lehrende/r | Thema | Art | Termine | Mein eKVV |
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392129 | Schönhuth, Knop | Modern Data Science Technologies in Healthcare | V | Mi 12-14 VOR ORT & ONLINE in H10; Mi 12-14, einmalig in U10-146 Klausur | |
392129 | Schönhuth, Vérolet | Klausur zur Veranstaltung "Modern Data Science Technologies in Healthcare" | Kl | ||
392129 | Schönhuth, Vérolet | Zweitklausur zur Veranstaltung "Modern Data Science Technologies in Healthcare" | Kl | Mo, einmalig ONLINE Anmeldefrist: 18. September 2022 |
Belegnr | Lehrende/r | Thema | Art | Termine | Mein eKVV |
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392130 | Schönhuth, Knop | Übungen zu Modern Data Science Technologies in Healthcare | Ü | Do 10-12 in Y-1-200 |
(Diese Seite wurde erzeugt am: 16.3.2024 (8:30 Uhr))