392185 Advanced Machine Learning in Big Data Analytics (PjS) (SoSe 2024)
Inhalt, Kommentar
-
Attention networks and diffusion models reflect two classes of deep learning techniques that have gained utmost recent attention. In this seminar, we will review recent, related contributions. Thereby, we will focus in particular on the algorithmic and statistical elements of the approaches. We will further discuss the corresponding applications in areas where big data plays a major role, such as text processing, biology or social networks.
Lehrende
Termine ( Kalendersicht )
| Rhythmus | Tag | Uhrzeit | Format / Ort | Zeitraum | |
|---|---|---|---|---|---|
| wöchentlich | Di | 10-12 | X-E0-218 | 08.04.-19.07.2024 |
Fachzuordnungen
| Modul | Veranstaltung | Leistungen | |
|---|---|---|---|
| 24-M-P2 Profilierung 2 | Profilierungsseminar | Studienleistung
|
Studieninformation |
| 39-M-Inf-ABDA Advanced Big Data Analytics / Big Data Machine Learning | Machine Learning and AI in Advanced Big Data Analytics | unbenotete Prüfungsleistung
|
Studieninformation |
| 39-M-Inf-ABDA_a Advanced Big Data Analytics / Big Data Machine Learning | Machine Learning and AI in Advanced Big Data Analytics | benotete Prüfungsleistung
|
Studieninformation |
Die verbindlichen Modulbeschreibungen enthalten weitere Informationen, auch zu den "Leistungen" und ihren Anforderungen. Sind mehrere "Leistungsformen" möglich, entscheiden die jeweiligen Lehrenden darüber.
| Studiengang/-angebot | Gültigkeit | Variante | Untergliederung | Status | Sem. | LP | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Studieren ab 50 |
Keine Konkretisierungen vorhanden
Kein Lernraum vorhanden
- registrierte Anzahl: 24
- Dies ist die Anzahl der Studierenden, die die Veranstaltung im Stundenplan gespeichert haben. In Klammern die Anzahl der über Gastaccounts angemeldeten Benutzer*innen.
- Adresse:
- SS2024_392185@ekvv.uni-bielefeld.de
- Lehrende, ihre Sekretariate sowie für die Pflege der Veranstaltungsdaten zuständige Personen können über diese Adresse E-Mails an die Veranstaltungsteilnehmer*innen verschicken. WICHTIG: Sie müssen verschickte E-Mails jeweils freischalten. Warten Sie die Freischaltungs-E-Mail ab und folgen Sie den darin enthaltenen Hinweisen.
- Falls die Belegnummer mehrfach im Semester verwendet wird können Sie die folgende alternative Verteileradresse nutzen, um die Teilnehmer*innen genau dieser Veranstaltung zu erreichen: VST_451424211@ekvv.uni-bielefeld.de
- Reichweite:
- 24 Studierende direkt per E-Mail erreichbar
- Hinweise:
- Weitere Hinweise zu den E-Mailverteilern
- E-Mailarchiv
- Anzahl der Archiveinträge: 3
- E-Mailarchiv öffnen
- Letzte Änderung Grunddaten/Lehrende:
- Freitag, 26. Januar 2024
- Letzte Änderung Zeiten:
- Freitag, 2. Februar 2024
- Letzte Änderung Räume:
- Freitag, 2. Februar 2024
- Art(en) / SWS
- PjS / 2
- Sprache
- Diese Veranstaltung wird komplett in englischer Sprache gehalten
- Einrichtung
- Technische Fakultät
- Fragen oder Korrekturen?
- Fragen oder Korrekturwünsche zu dieser Veranstaltung?
- Planungshilfen
- Terminüberschneidungen für diese Veranstaltung
- Link auf diese Veranstaltung
- Wenn Sie diese Veranstaltungsseite verlinken wollen, so können Sie einen der folgenden Links verwenden. Verwenden Sie nicht den Link, der Ihnen in Ihrem Webbrowser angezeigt wird!
- Der folgende Link verwendet die Veranstaltungs-ID und ist immer eindeutig:
- https://ekvv.uni-bielefeld.de/kvv_publ/publ/vd?id=451424211
- Seite zum Handy schicken
-
Klicken Sie hier, um den QR Code zu zeigen
Scannen Sie den QR-Code:
- ID
- 451424211
Zum Seitenanfang