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 SoSe 2022

Profilübergreifende Pflichtmodule

Modul 31-SW-StaFo Forschung in der Statistik

Forschungskolloquium (Ko)

Belegnr Lehrende/r Thema Art Termine Mein eKVV
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

Reading Course (S)

Belegnr Lehrende/r Thema Art Termine Mein eKVV
314004 Yaqine Reading Course "Statistische Wissenschaften" eKVV Teilnahmemanagement S Di 14-16 ONLINE

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
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

Modul 31-M-Thesis Master’s Thesis

Belegnr Lehrende/r Thema Art Termine Mein eKVV
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

Profil Variante 1

Modul 39-Inf-BDA_ver1 Big Data Analytics

Big Data Analytics (V)

Belegnr Lehrende/r Thema Art Termine Mein eKVV
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  

Big Data Analytics (Ü)

Belegnr Lehrende/r Thema Art Termine Mein eKVV
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:

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  
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

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  
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

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
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

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
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

Modul 39-M-Inf-ADS Auditory Data Science

Auditory Data Science (V)

Belegnr Lehrende/r Thema Art Termine Mein eKVV
392137 Hermann Auditory Data Science V Mi 14-16 VOR ORT & ONLINE in Y-1-202

Übung zu Auditory Data Science (Ü)

Belegnr Lehrende/r Thema Art Termine Mein eKVV
392138 Hermann Auditory Data Science Ü Di 12-14, 14-täglich ONLINE

Modul 39-M-Inf-ASE Autonomous Systems Engineering

Autonomous Systems Engineering (V)

Belegnr Lehrende/r Thema Art Termine Mein eKVV
392125 Rückert Autonomous Systems Engineering V Di 14-16 in CITEC 1.016

Autonomous Systems Engineering (Ü)

Belegnr Lehrende/r Thema Art Termine Mein eKVV
392126 Klarhorst Übungen zu Autonomous Systems Engineering Ü Di 16-18 in CITEC 1.016

Project "Autonomous Systems Engineering" (Pj)

Belegnr Lehrende/r Thema Art Termine Mein eKVV
392234 Klarhorst Project: Autonomous Systems Engineering Pj  

Modul 39-M-Inf-MBP Multimodal Behavior Processing

Multimodal Behavior Processing (V)

Belegnr Lehrende/r Thema Art Termine Mein eKVV
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

Übungen zu Multimodal Behavior Processing (Ü)

Belegnr Lehrende/r Thema Art Termine Mein eKVV
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    

Modul 39-M-Inf-VDM Vertiefung Datamining

Datamining II (ÜPrkt)

Belegnr Lehrende/r Thema Art Termine Mein eKVV
392128 Melnik Deep Learning for Data Mining Ü Di 8:30-10 ONLINE

Datamining II (V)

Belegnr Lehrende/r Thema Art Termine Mein eKVV
392127 Melnik Deep Learning for Data Mining V Mo 8:30-10 ONLINE

Modul 39-M-Inf-VHC_a Virtual Humans and Conversational Agents

Konversationale Agenten/Dialogsysteme (Pj o. S)

Belegnr Lehrende/r Thema Art Termine Mein eKVV
392110 Voß Simulation-based Reinforcement Learning for Intelligent Virtual Agents S Mo 14-16 in T7-138

Modul 39-Inf-SNLP Statistical Natural Language Processing

(Project-) Seminar Statistical Natural Language Processing (Pj o. S)

Belegnr Lehrende/r Thema Art Termine Mein eKVV
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

Modul 39-M-Inf-DL Deep Learning

Deep Learning (V)

Belegnr Lehrende/r Thema Art Termine Mein eKVV
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  

Deep Learning (Ü)

Belegnr Lehrende/r Thema Art Termine Mein eKVV
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.

Modul 39-M-Inf-SW Semantic Web

Semantic Web (Ü)

Belegnr Lehrende/r Thema Art Termine Mein eKVV
392140 Sanchez Graillet Tutorials Introduction to the Semantic Web Ü Fr 10:00-12:00 ONLINE

Semantic Web (V)

Belegnr Lehrende/r Thema Art Termine Mein eKVV
392139 Sanchez Graillet Introduction to the Semantic Web V Mo 10:00-12:00 ONLINE

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

Ausgewählte Vorlesung (V)

Belegnr Lehrende/r Thema Art Termine Mein eKVV
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

Übung zur ausgewählten Vorlesung (Ü)

Belegnr Lehrende/r Thema Art Termine Mein eKVV
392130 Schönhuth, Knop Übungen zu Modern Data Science Technologies in Healthcare Ü Do 10-12 in Y-1-200

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
311850 Bauer, Langrock, Büscher Multivariate Methods / Regression Analysis
Prüfer: Prof. Dr. Bauer
Anmeldung über das eKVV bis zum 24.07.2022
MDP  

Regression Analysis (V o. VÜA)

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  

Modul 31-M-Ectr1 Econometrics 1

Statistical and Econometric Models (V)

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

Tutorium (Tut)

Belegnr Lehrende/r Thema Art Termine Mein eKVV
316205 Büscher Statistical and Econometric Models Ü Fr 14-16 in H9

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  
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

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  
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

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
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

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
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

Modul 39-Inf-BDA_ver1 Big Data Analytics

Big Data Analytics (V)

Belegnr Lehrende/r Thema Art Termine Mein eKVV
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  

Big Data Analytics (Ü)

Belegnr Lehrende/r Thema Art Termine Mein eKVV
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:

Modul 39-M-Inf-ADS Auditory Data Science

Auditory Data Science (V)

Belegnr Lehrende/r Thema Art Termine Mein eKVV
392137 Hermann Auditory Data Science V Mi 14-16 VOR ORT & ONLINE in Y-1-202

Übung zu Auditory Data Science (Ü)

Belegnr Lehrende/r Thema Art Termine Mein eKVV
392138 Hermann Auditory Data Science Ü Di 12-14, 14-täglich ONLINE

Modul 39-M-Inf-ASE Autonomous Systems Engineering

Autonomous Systems Engineering (V)

Belegnr Lehrende/r Thema Art Termine Mein eKVV
392125 Rückert Autonomous Systems Engineering V Di 14-16 in CITEC 1.016

Autonomous Systems Engineering (Ü)

Belegnr Lehrende/r Thema Art Termine Mein eKVV
392126 Klarhorst Übungen zu Autonomous Systems Engineering Ü Di 16-18 in CITEC 1.016

Project "Autonomous Systems Engineering" (Pj)

Belegnr Lehrende/r Thema Art Termine Mein eKVV
392234 Klarhorst Project: Autonomous Systems Engineering Pj  

Modul 39-M-Inf-MBP Multimodal Behavior Processing

Multimodal Behavior Processing (V)

Belegnr Lehrende/r Thema Art Termine Mein eKVV
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

Übungen zu Multimodal Behavior Processing (Ü)

Belegnr Lehrende/r Thema Art Termine Mein eKVV
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    

Modul 39-M-Inf-VDM Vertiefung Datamining

Datamining II (ÜPrkt)

Belegnr Lehrende/r Thema Art Termine Mein eKVV
392128 Melnik Deep Learning for Data Mining Ü Di 8:30-10 ONLINE

Datamining II (V)

Belegnr Lehrende/r Thema Art Termine Mein eKVV
392127 Melnik Deep Learning for Data Mining V Mo 8:30-10 ONLINE

Modul 39-M-Inf-VHC_a Virtual Humans and Conversational Agents

Konversationale Agenten/Dialogsysteme (Pj o. S)

Belegnr Lehrende/r Thema Art Termine Mein eKVV
392110 Voß Simulation-based Reinforcement Learning for Intelligent Virtual Agents S Mo 14-16 in T7-138

Modul 39-Inf-SNLP Statistical Natural Language Processing

(Project-) Seminar Statistical Natural Language Processing (Pj o. S)

Belegnr Lehrende/r Thema Art Termine Mein eKVV
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

Modul 39-M-Inf-DL Deep Learning

Deep Learning (V)

Belegnr Lehrende/r Thema Art Termine Mein eKVV
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  

Deep Learning (Ü)

Belegnr Lehrende/r Thema Art Termine Mein eKVV
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.

Modul 39-M-Inf-SW Semantic Web

Semantic Web (Ü)

Belegnr Lehrende/r Thema Art Termine Mein eKVV
392140 Sanchez Graillet Tutorials Introduction to the Semantic Web Ü Fr 10:00-12:00 ONLINE

Semantic Web (V)

Belegnr Lehrende/r Thema Art Termine Mein eKVV
392139 Sanchez Graillet Introduction to the Semantic Web V Mo 10:00-12:00 ONLINE

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

Ausgewählte Vorlesung (V)

Belegnr Lehrende/r Thema Art Termine Mein eKVV
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

Übung zur ausgewählten Vorlesung (Ü)

Belegnr Lehrende/r Thema Art Termine Mein eKVV
392130 Schönhuth, Knop Übungen zu Modern Data Science Technologies in Healthcare Ü Do 10-12 in Y-1-200










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