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392245 Applied Modelling (S) (WiSe 2017/2018)

Einrichtung
Technische Fakultät
Art(en) / SWS
S / 2
Zeitraum
09.10.2017-02.02.2018
Voraussichtl. Wiederholung
Sprache
Diese Veranstaltung wird komplett in englischer Sprache gehalten

Lehrende

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Termine (Kalendersicht )

Rhythmus Tag Uhrzeit Ort Zeitraum  
wöchentlich Di 16-18 U2-232 09.10.2017-02.02.2018
nicht am: 31.10.17 / 19.12.17 / 26.12.17 / 02.01.18 / 09.01.18 / 16.01.18 / 23.01.18

Klausuren

  • keine gefunden

Fachzuordnungen

Modul (Studienmodell 2011) Veranstaltung Leistungen  
39-Inf-EGMI Ergänzungmodul Informatik vertiefendes Seminar 1 unbenotete Prüfungsleistung
Studieninformation
vertiefendes Seminar 2 unbenotete Prüfungsleistung
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vertiefendes Seminar 3 unbenotete Prüfungsleistung
Studieninformation
vertiefendes Seminar 4 unbenotete Prüfungsleistung
Studieninformation

Die Angaben in der Tabelle ergeben sich aus der Zuordnung zu einem Modul und der entsprechenden Modulbeschreibung. Bei den angegebenen "Leistungen" können Wahloptionen der Studierenden bestehen; Auskunft hierüber gibt ebenfalls die Modulbeschreibung.

Allgemeine Anforderungen bei Lehrveranstaltungen:

Die Anforderungen an die aktive Teilnahme (nur gültig für Studienmodell 2002) sind hier erläutert. In den FsB und Modulhandbüchern finden sich Informationen, ob Studienleistungen (nur gültig für Studienmodell 2011)/Einzelleistungen/Modul(teil)prüfungen vorgesehen sind, und welche Anforderungen hierfür bestehen.

Konkretisierung der Anforderungen

In the seminar, participants have the task to build a model of their own. They can choose method and topic of their model freely. Participants are encouraged to work in groups of two or three. To get course credit, the model needs to be presented in a 5-10 page paper as well as a 30 minute oral presentation (both in English) at the end of the seminar.

Öffnung

Geöffnet für Hörer/-innen anderer/aller Fakultäten 

Inhalt, Kommentar

The course aims at providing students with some basic knowledge and skills to build models of their own. This includes a certain 'literacy' of models as well as the ability to express real-world problems in a formal way, such that solutions can be obtained via mathematical algorithms. In other words: This is a course about looking at problems from the right angle, such that established mathematical tools can help us in finding solutions.

In more detail, the course will introduce the following topics:

  • Vector Spaces (applications e.g. in physics, psychology, engineering and machine learning)
  • Graph Theory (applications e.g. in object-oriented programming, network analysis and the semantic web)
  • Formal Languages (applications e.g. in compiler building and bioinformatics)
  • (Convex) Optimization (applications e.g. in machine learning, robotics and economy)
  • Dynamical Systems (applications e.g. in engineering and physics)
  • Probability Theory & Bayesian Reasoning (applications e.g. in machine learning and robotics)
  • Self-Learning Systems/Neural networks (applications e.g. in pattern recognition and language processing)
  • Ethics of mathematical models

From this range, students can select one or multiple topics for their own model.

In all topics, examples and applications will guide the seminar to make the topics as intuitive as possible. Note that the breadth of the topic and the limited scope of the seminar make it impossible to go too deep into any topic. Instead, the seminar will provide pointers for further reading or other courses here in Bielefeld to get a more in-depth picture of the topics introduced.

Formally, this is a 3 CP course as part of the 'Ergänzungsmodul Informatik' 39-Inf-EGMI. However, the course is open to members of all faculties. The course will be entirely in English.

Teilnahmevoraussetzungen, notwendige Vorkenntnisse

Prior knowledge is not strictly required. However, mathematical models are the topic of this seminar. Therefore, it is recommended to have some prior exposition to university grade math.

Literaturangaben

The following literature list covers many of the topics in the seminar, but in greater detail. Note that it is not required to read these books for the seminar.

  • Neil Gershenfeld (1999): The Nature of Mathematical Modeling, Cambridge University Press
  • Zbigniew Michalewicz, David Fogel (2000): How to Solve It: Modern Heuristics, Springer
  • Stephen Boyd, Lieven Vandenberghe (2009): Convex Optimization, Cambridge University Press
  • David Barber (2010): Bayesian Reasoning and Machine Learning, Cambridge University Press
  • Christopher Bishop (2006): Pattern Recognition and Machine Learning, Springer
  • Cathy O'Neil (2016): Weapons of Math destruction: How Big Data Increases Inequality and Threatens Democracy, Crown Publishing Group

Lernraum (E-Learning)

Zu dieser Veranstaltung existiert ein Lernraum im E-Learning System. Lehrende können dort Materialien zu dieser Lehrveranstaltung bereitstellen:

TeilnehmerInnen
registrierte Anzahl : 10
Dies ist die Anzahl der Studierenden, die die Veranstaltung im Stundenplan gespeichert haben. In Klammern die Anzahl der über Gastaccounts angemeldeten Benutzer/innen.
Abruf der Liste der Teilnehmer/innen :
Lehrende und ihre Sekretariate können sich die Liste der im eKVV registrierten Teilnehmer/innen über die passwortgeschützen eKVV Seiten abrufen: Meine Veranstaltungen
Falls Sie noch keinen BIS Zugang besitzen oder generelle Hinweise zum Abrufen und zum Umgang mit den Teilnehmerlisten suchen nutzen Sie unsere Hilfeseite
Dort finden Sie auch Informationen dazu, wie Sie aus einer Teilnehmerliste die Ergebnisliste für die Prüfungsdokumentation erstellen und wie Sie diese an die Prüfungsämter übermitteln können.
Automatischer E-Mailverteiler der Veranstaltung
Adresse :
WS2017_392245@ekvv.uni-bielefeld.de
Lehrende, ihre Sekretariate sowie für die Pflege der Veranstaltungsdaten zuständige Personen können über diese Adresse E-Mails an die VeranstaltungsteilnehmerInnen 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 TeilnehmerInnen genau dieser Veranstaltung zu erreichen: VST_104418659@ekvv.uni-bielefeld.de
Reichweite :
8 Studierende direkt per E-Mail erreichbar
Hinweise :
Weitere Hinweise zu den E-Mailverteilern
E-Mailarchiv
Anzahl der Archiveinträge: 1
E-Mailarchiv öffnen
Änderungen/Aktualität der Veranstaltungsdaten
Letzte Änderung Grunddaten/Lehrende :
Montag, 19. Juni 2017 
Letzte Änderung Zeiten :
Mittwoch, 30. August 2017 
Letzte Änderung Räume :
Mittwoch, 30. August 2017 
Sonstiges
Link auf diese Veranstaltung
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https://ekvv.uni-bielefeld.de/kvv_publ/publ/vd?id=104418659
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