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Data Science / Master of Science

FsB vom 06.04.2018 mit Änderungen vom 01.07.2019 und 02.03.2020 (Einschreibung ab WiSe 18/19)
Vorlesungsverzeichnis für das SoSe 2020

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Profil Variante 1

Modul 39-Inf-Pro Programming

Programming (V)

belegnr lehrende/r thema   art zeiten und räume my kvv
392168 Dörr Programming V Mi 14-16 in T2-205
392168 Dörr Präsenzklausur zur Veranstaltung "Programming"
Begrenzte Teilnehmerzahl: 25
Anmeldung über das eKVV bis zum 08.07.2020
V Mi 14-16:30, einmalig in H1

Programming (Ü)

belegnr lehrende/r thema   art zeiten und räume my kvv
392169 Dörr Programming Ü Mo 12-14 in U2-232

Modul 39-Inf-BDA Big Data Analytics

Big Data Analytics (V)

belegnr lehrende/r thema   art zeiten und räume my kvv
392157 Schönhuth, Grimm Big Data Analytics
Die Vorlesung erfolgt als online-Vorlesung mit Zoom. The lecture will be given via the video conferencing tool zoom.
V Do 10-12 in H3

Big Data Analytics (Ü)

belegnr lehrende/r thema   art zeiten und räume my kvv
392158 Schönhuth, Göbel Übungen zu Big Data Analytics
Via Zoom Meeting. Die Übungen werden zweiwöchentlich stattfinden, die ersten (allerdings rein einführenden) Übungen werden am 6. und 7. Mai stattfinden.
Ü Mi 16-18 in T2-149; Mi 16-18 in C0-259; Do 16-18 in C0-259; Do 16-18 in V2-200
392158 Schönhuth, Göbel Übungen zu Big Data Analytics Ü Mi 16-18 Tutor: Swen Simon
392158 Schönhuth, Göbel Übungen zu Big Data Analytics Ü Mi 16-18 Tutor: Frank Grimm
392158 Schönhuth, Göbel Übungen zu Big Data Analytics Ü Do 16-18 Tutor: Fabian Molls

Modul 31-SW-StaFo Forschung in der Statistik

Forschungskolloquium (Ko)

belegnr lehrende/r thema   art zeiten und räume my kvv
316103 Bauer, Langrock, Reinecke Kolloquium "Zentrum für Statistik" Ko Di 12-13, einmalig in W9-109; Di 12-13, einmalig in W9-109; Di 12-13, einmalig in W9-109; Di 12-13, einmalig in W9-109; Di 12-13, einmalig in W9-109; Di 12-13, einmalig in W9-109; Di 12-13, einmalig in W9-109

Modul 31-SW-StiP Statistik in der Praxis

Statistisches Praktikum (Pr o. Pstu)

belegnr lehrende/r thema   art zeiten und räume my kvv
314008 Bauer, Westerheide Statistisches Praktikum eKVV Teilnehmermanagement Pr  

Statistisches Projekt (Pj)

belegnr lehrende/r thema   art zeiten und räume my kvv
314000 Ötting, Pohle Statistical Consulting Pj Mo 12-14 in V9-117

Modul 31-M-Thesis Master

belegnr lehrende/r thema   art zeiten und räume my kvv
312932 Fuchs Seminar zur Masterarbeit (Data Science) / Masterkolloquium eKVV Teilnehmermanagement Ko n. V., n. V. in Dozentenbüro

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 zeiten und räume my kvv
311851 Langrock Advanced Statistical Methods I MDP  
312422 Fuchs Bayesian Statistics II eKVV Teilnehmermanagement V Do 14-16 in W9-109
312423 Yaqine Übung zu Bayesian Statistics II Ü Fr 12-14, 14-täglich in W9-109
312514 Frahnow Stichprobentheorie und experimentelles Design V Fr 10-12 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 zeiten und räume my kvv
311851 Langrock Advanced Statistical Methods I MDP  
312422 Fuchs Bayesian Statistics II eKVV Teilnehmermanagement V Do 14-16 in W9-109
312423 Yaqine Übung zu Bayesian Statistics II Ü Fr 12-14, 14-täglich in W9-109
312514 Frahnow Stichprobentheorie und experimentelles Design V Fr 10-12 in W9-109

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 zeiten und räume my kvv
312409 Römer Combining OR and Data Science V Di 10-12 in W9-109
312415 Tierney, Hottung, Wetzel Metaheuristics V Di 14-16 in T2-220
312422 Fuchs Bayesian Statistics II eKVV Teilnehmermanagement V Do 14-16 in W9-109
312423 Yaqine Übung zu Bayesian Statistics II Ü Fr 12-14, 14-täglich in W9-109
312514 Frahnow Stichprobentheorie und experimentelles Design V Fr 10-12 in W9-109
312535 Bauer Daten in der Verkehrsplanung Pj Fr 14-16 in T2-220
392133 Schönhuth, Knop Recent Advances in Deep Learning
The seminar will be given via the video conferencing tool zoom. Start of the seminar: Thursday, 30.04.2020
S Do 12-14 in U10-146

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 zeiten und räume my kvv
312409 Römer Combining OR and Data Science V Di 10-12 in W9-109
312415 Tierney, Hottung, Wetzel Metaheuristics V Di 14-16 in T2-220
312422 Fuchs Bayesian Statistics II eKVV Teilnehmermanagement V Do 14-16 in W9-109
312423 Yaqine Übung zu Bayesian Statistics II Ü Fr 12-14, 14-täglich in W9-109
312514 Frahnow Stichprobentheorie und experimentelles Design V Fr 10-12 in W9-109
312535 Bauer Daten in der Verkehrsplanung Pj Fr 14-16 in T2-220
392133 Schönhuth, Knop Recent Advances in Deep Learning
The seminar will be given via the video conferencing tool zoom. Start of the seminar: Thursday, 30.04.2020
S Do 12-14 in U10-146

Modul 39-Inf-AIAI Ambient Intelligence and Auditory Interfaces

Sound Synthesis and Sonification (V)

belegnr lehrende/r thema   art zeiten und räume my kvv
392160 Hermann Introduction to Sound Synthesis
Die Vorlesung erfolgt als online-Vorlesung mit Zoom, die Übungsblätter werden im Lernraum bereitgestellt.
V Di 16-18 in U2-200

Sound Synthesis and Sonification (Ü)

belegnr lehrende/r thema   art zeiten und räume my kvv
392161 Hermann Übungen Introduction to Sound Synthesis Ü Di 12-14, 14-täglich in X-E0-202

Modul 39-Inf-AKS Anwendungen Kognitiver Systeme

Maschinelles Lernen im Web oder Modern Data Analysis oder Softcomputing für die Bioinformatik (Ü)

belegnr lehrende/r thema   art zeiten und räume my kvv
392222 Schulz Deep Learning Ü 15-17, Block in X-E0-001

Maschinelles Lernen im Web oder Modern Data Analysis oder Softcomputing für die Bioinformatik (V)

belegnr lehrende/r thema   art zeiten und räume my kvv
392221 Hammer Deep Learning V 9-13, Block in X-E0-001

Modul 39-Inf-DI Data Integration

Data Integration (V)

belegnr lehrende/r thema   art zeiten und räume my kvv
392163 Data Integration V    

Data Integration (Ü)

belegnr lehrende/r thema   art zeiten und räume my kvv
392164 Data Integration Ü    

Modul 39-M-Inf-ADS Auditory Data Science

Auditory Data Science (V)

belegnr lehrende/r thema   art zeiten und räume my kvv
392137 Hermann Auditory Data Science
Die Vorlesung erfolgt als online-Vorlesung mit Zoom, die Übungsblätter werden im Lernraum bereitgestellt.
V Mi 12-14 in X-E0-216

Übung zu Auditory Data Science (Ü)

belegnr lehrende/r thema   art zeiten und räume my kvv
392138 Hermann Auditory Data Science Ü Di 12-14, 14-täglich in V2-135

Modul 39-M-Inf-ASE Autonomous Systems Engineering

Autonomous Systems Engineering (V)

belegnr lehrende/r thema   art zeiten und räume my kvv
392125 Rückert Autonomous Systems Engineering V Di 14-16 in CITEC 1.016 dienstags | 14 Uhr per Zoom

Autonomous Systems Engineering (Ü)

belegnr lehrende/r thema   art zeiten und räume my kvv
392126 Rückert Übungen zu Autonomous Systems Engineering Ü Di 16-18 in CITEC 1.016

Project "Autonomous Systems Engineering" (Pj)

belegnr lehrende/r thema   art zeiten und räume my kvv
392227 Rückert Project "Autonomous Systems Engineering" Pj  

Modul 39-M-Inf-CA Computer Animation

Computer Animation (V)

belegnr lehrende/r thema   art zeiten und räume my kvv
392129 Botsch Computer Animation
online-Vorlesung mit Zoom
V Di 10-12 in T2-204

Computer Animation (Ü)

belegnr lehrende/r thema   art zeiten und räume my kvv
392130 Komaritzan Übungen zu Computer Animation Ü Mi 14-16 in GZI

Modul 39-M-Inf-VDM Vertiefung Datamining

Datamining II (ÜPrkt)

belegnr lehrende/r thema   art zeiten und räume my kvv
392138 Hermann Auditory Data Science Ü Di 12-14, 14-täglich in V2-135

Datamining II (V)

belegnr lehrende/r thema   art zeiten und räume my kvv
392137 Hermann Auditory Data Science
Die Vorlesung erfolgt als online-Vorlesung mit Zoom, die Übungsblätter werden im Lernraum bereitgestellt.
V Mi 12-14 in X-E0-216

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

Virtual Humans/Verhaltenssimulation (Pj o. S)

belegnr lehrende/r thema   art zeiten und räume my kvv
392162 Kopp, Demir Human Behaviour Understanding Using Machine Learning and Psychological Methods eKVV Teilnehmermanagement Pj Mi 10-12, 14-täglich in U2-147
392258 Ritter Emotions & Interaction with Virtual Agents and Robots S Do 16-18 in V2-213

Modul 39-Inf-SNLP Statistical Natural Language Processing

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

belegnr lehrende/r thema   art zeiten und räume my kvv
392197 Cimiano, Heinisch Deep Learning for Natural Language Processing
Die Vorlesung erfolgt als online-Vorlesung mit Zoom, die Übungsblätter werden im Lernraum bereitgestellt.
PjS Do 13-14:30

Modul 39-M-Inf-DL Deep Learning

Deep Learning (V)

belegnr lehrende/r thema   art zeiten und räume my kvv
392221 Hammer Deep Learning V 9-13, Block in X-E0-001

Deep Learning (Ü)

belegnr lehrende/r thema   art zeiten und räume my kvv
392222 Schulz Deep Learning Ü 15-17, Block in X-E0-001

Modul 39-M-Inf-SSV Sprachsignalverarbeitung

Sprachverarbeitung (S)

belegnr lehrende/r thema   art zeiten und räume my kvv
392211 Wrede Recent Trends in Automatic Speech Recognition Research S Fr 10-12 in X-E0-215; Fr 10-12, einmalig in X-E0-234

Profil Variante 2

Modul 31-M-Ectr1 Econometrics 1

Statistical and Econometric Models (V)

belegnr lehrende/r thema   art zeiten und räume my kvv
316202 Bauer Statistical and Econometric Models V Mo 8:30-10 in H8; Mi 8:30-10 in H8

Tutorium (Tut)

belegnr lehrende/r thema   art zeiten und räume my kvv
316205 Büscher Statistical and Econometric Models Ü Di 16-18 in U2-233

Modul 31-SW-StaFo Forschung in der Statistik

Forschungskolloquium (Ko)

belegnr lehrende/r thema   art zeiten und räume my kvv
316103 Bauer, Langrock, Reinecke Kolloquium "Zentrum für Statistik" Ko Di 12-13, einmalig in W9-109; Di 12-13, einmalig in W9-109; Di 12-13, einmalig in W9-109; Di 12-13, einmalig in W9-109; Di 12-13, einmalig in W9-109; Di 12-13, einmalig in W9-109; Di 12-13, einmalig in W9-109

Modul 31-SW-StiP Statistik in der Praxis

Statistisches Praktikum (Pr o. Pstu)

belegnr lehrende/r thema   art zeiten und räume my kvv
314008 Bauer, Westerheide Statistisches Praktikum eKVV Teilnehmermanagement Pr  

Statistisches Projekt (Pj)

belegnr lehrende/r thema   art zeiten und räume my kvv
314000 Ötting, Pohle Statistical Consulting Pj Mo 12-14 in V9-117

Modul 31-M-Thesis Master

belegnr lehrende/r thema   art zeiten und räume my kvv
312932 Fuchs Seminar zur Masterarbeit (Data Science) / Masterkolloquium eKVV Teilnehmermanagement Ko n. V., n. V. in Dozentenbüro

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 zeiten und räume my kvv
311851 Langrock Advanced Statistical Methods I MDP  
312422 Fuchs Bayesian Statistics II eKVV Teilnehmermanagement V Do 14-16 in W9-109
312423 Yaqine Übung zu Bayesian Statistics II Ü Fr 12-14, 14-täglich in W9-109
312514 Frahnow Stichprobentheorie und experimentelles Design V Fr 10-12 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 zeiten und räume my kvv
311851 Langrock Advanced Statistical Methods I MDP  
312422 Fuchs Bayesian Statistics II eKVV Teilnehmermanagement V Do 14-16 in W9-109
312423 Yaqine Übung zu Bayesian Statistics II Ü Fr 12-14, 14-täglich in W9-109
312514 Frahnow Stichprobentheorie und experimentelles Design V Fr 10-12 in W9-109

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 zeiten und räume my kvv
312409 Römer Combining OR and Data Science V Di 10-12 in W9-109
312415 Tierney, Hottung, Wetzel Metaheuristics V Di 14-16 in T2-220
312422 Fuchs Bayesian Statistics II eKVV Teilnehmermanagement V Do 14-16 in W9-109
312423 Yaqine Übung zu Bayesian Statistics II Ü Fr 12-14, 14-täglich in W9-109
312514 Frahnow Stichprobentheorie und experimentelles Design V Fr 10-12 in W9-109
312535 Bauer Daten in der Verkehrsplanung Pj Fr 14-16 in T2-220
392133 Schönhuth, Knop Recent Advances in Deep Learning
The seminar will be given via the video conferencing tool zoom. Start of the seminar: Thursday, 30.04.2020
S Do 12-14 in U10-146

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 zeiten und räume my kvv
312409 Römer Combining OR and Data Science V Di 10-12 in W9-109
312415 Tierney, Hottung, Wetzel Metaheuristics V Di 14-16 in T2-220
312422 Fuchs Bayesian Statistics II eKVV Teilnehmermanagement V Do 14-16 in W9-109
312423 Yaqine Übung zu Bayesian Statistics II Ü Fr 12-14, 14-täglich in W9-109
312514 Frahnow Stichprobentheorie und experimentelles Design V Fr 10-12 in W9-109
312535 Bauer Daten in der Verkehrsplanung Pj Fr 14-16 in T2-220
392133 Schönhuth, Knop Recent Advances in Deep Learning
The seminar will be given via the video conferencing tool zoom. Start of the seminar: Thursday, 30.04.2020
S Do 12-14 in U10-146

Modul 39-Inf-AIAI Ambient Intelligence and Auditory Interfaces

Sound Synthesis and Sonification (V)

belegnr lehrende/r thema   art zeiten und räume my kvv
392160 Hermann Introduction to Sound Synthesis
Die Vorlesung erfolgt als online-Vorlesung mit Zoom, die Übungsblätter werden im Lernraum bereitgestellt.
V Di 16-18 in U2-200

Sound Synthesis and Sonification (Ü)

belegnr lehrende/r thema   art zeiten und räume my kvv
392161 Hermann Übungen Introduction to Sound Synthesis Ü Di 12-14, 14-täglich in X-E0-202

Modul 39-Inf-AKS Anwendungen Kognitiver Systeme

Maschinelles Lernen im Web oder Modern Data Analysis oder Softcomputing für die Bioinformatik (Ü)

belegnr lehrende/r thema   art zeiten und räume my kvv
392222 Schulz Deep Learning Ü 15-17, Block in X-E0-001

Maschinelles Lernen im Web oder Modern Data Analysis oder Softcomputing für die Bioinformatik (V)

belegnr lehrende/r thema   art zeiten und räume my kvv
392221 Hammer Deep Learning V 9-13, Block in X-E0-001

Modul 39-Inf-BDA Big Data Analytics

Big Data Analytics (V)

belegnr lehrende/r thema   art zeiten und räume my kvv
392157 Schönhuth, Grimm Big Data Analytics
Die Vorlesung erfolgt als online-Vorlesung mit Zoom. The lecture will be given via the video conferencing tool zoom.
V Do 10-12 in H3

Big Data Analytics (Ü)

belegnr lehrende/r thema   art zeiten und räume my kvv
392158 Schönhuth, Göbel Übungen zu Big Data Analytics
Via Zoom Meeting. Die Übungen werden zweiwöchentlich stattfinden, die ersten (allerdings rein einführenden) Übungen werden am 6. und 7. Mai stattfinden.
Ü Mi 16-18 in T2-149; Mi 16-18 in C0-259; Do 16-18 in C0-259; Do 16-18 in V2-200
392158 Schönhuth, Göbel Übungen zu Big Data Analytics Ü Mi 16-18 Tutor: Swen Simon
392158 Schönhuth, Göbel Übungen zu Big Data Analytics Ü Mi 16-18 Tutor: Frank Grimm
392158 Schönhuth, Göbel Übungen zu Big Data Analytics Ü Do 16-18 Tutor: Fabian Molls

Modul 39-Inf-DI Data Integration

Data Integration (V)

belegnr lehrende/r thema   art zeiten und räume my kvv
392163 Data Integration V    

Data Integration (Ü)

belegnr lehrende/r thema   art zeiten und räume my kvv
392164 Data Integration Ü    

Modul 39-M-Inf-ADS Auditory Data Science

Auditory Data Science (V)

belegnr lehrende/r thema   art zeiten und räume my kvv
392137 Hermann Auditory Data Science
Die Vorlesung erfolgt als online-Vorlesung mit Zoom, die Übungsblätter werden im Lernraum bereitgestellt.
V Mi 12-14 in X-E0-216

Übung zu Auditory Data Science (Ü)

belegnr lehrende/r thema   art zeiten und räume my kvv
392138 Hermann Auditory Data Science Ü Di 12-14, 14-täglich in V2-135

Modul 39-M-Inf-ASE Autonomous Systems Engineering

Autonomous Systems Engineering (V)

belegnr lehrende/r thema   art zeiten und räume my kvv
392125 Rückert Autonomous Systems Engineering V Di 14-16 in CITEC 1.016 dienstags | 14 Uhr per Zoom

Autonomous Systems Engineering (Ü)

belegnr lehrende/r thema   art zeiten und räume my kvv
392126 Rückert Übungen zu Autonomous Systems Engineering Ü Di 16-18 in CITEC 1.016

Project "Autonomous Systems Engineering" (Pj)

belegnr lehrende/r thema   art zeiten und räume my kvv
392227 Rückert Project "Autonomous Systems Engineering" Pj  

Modul 39-M-Inf-CA Computer Animation

Computer Animation (V)

belegnr lehrende/r thema   art zeiten und räume my kvv
392129 Botsch Computer Animation
online-Vorlesung mit Zoom
V Di 10-12 in T2-204

Computer Animation (Ü)

belegnr lehrende/r thema   art zeiten und räume my kvv
392130 Komaritzan Übungen zu Computer Animation Ü Mi 14-16 in GZI

Modul 39-M-Inf-VDM Vertiefung Datamining

Datamining II (ÜPrkt)

belegnr lehrende/r thema   art zeiten und räume my kvv
392138 Hermann Auditory Data Science Ü Di 12-14, 14-täglich in V2-135

Datamining II (V)

belegnr lehrende/r thema   art zeiten und räume my kvv
392137 Hermann Auditory Data Science
Die Vorlesung erfolgt als online-Vorlesung mit Zoom, die Übungsblätter werden im Lernraum bereitgestellt.
V Mi 12-14 in X-E0-216

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

Virtual Humans/Verhaltenssimulation (Pj o. S)

belegnr lehrende/r thema   art zeiten und räume my kvv
392162 Kopp, Demir Human Behaviour Understanding Using Machine Learning and Psychological Methods eKVV Teilnehmermanagement Pj Mi 10-12, 14-täglich in U2-147
392258 Ritter Emotions & Interaction with Virtual Agents and Robots S Do 16-18 in V2-213

Modul 39-Inf-SNLP Statistical Natural Language Processing

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

belegnr lehrende/r thema   art zeiten und räume my kvv
392197 Cimiano, Heinisch Deep Learning for Natural Language Processing
Die Vorlesung erfolgt als online-Vorlesung mit Zoom, die Übungsblätter werden im Lernraum bereitgestellt.
PjS Do 13-14:30

Modul 39-M-Inf-DL Deep Learning

Deep Learning (V)

belegnr lehrende/r thema   art zeiten und räume my kvv
392221 Hammer Deep Learning V 9-13, Block in X-E0-001

Deep Learning (Ü)

belegnr lehrende/r thema   art zeiten und räume my kvv
392222 Schulz Deep Learning Ü 15-17, Block in X-E0-001

Modul 39-M-Inf-SSV Sprachsignalverarbeitung

Sprachverarbeitung (S)

belegnr lehrende/r thema   art zeiten und räume my kvv
392211 Wrede Recent Trends in Automatic Speech Recognition Research S Fr 10-12 in X-E0-215; Fr 10-12, einmalig in X-E0-234










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