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Veranstaltung

Künstliche Intelligenz II: Grundlagen des maschinellen Lernens

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Grunddaten
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Grunddaten

Veranstaltungsart	Übung	SWS	1.00
Veranstaltungsnummer	23834	Semester	WS 2022/23
Sprache	Deutsch	Studienjahr
Hyperlink		Stud.IP

Belegung über StudIP

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Module

1101090	Mustererkennung und Kontextanalyse
1150750	Ergänzende Themen im Themenbereich Smart Computing
1150800	Ausgewählte Themen im Themenbereich Smart Computing
1151430	Intelligente Informationssysteme: Grundlagen des maschinellen Lernens

Termine Gruppe: [unbenannt]

	Tag	Zeit	Rhythmus	Dauer	Raum	Raum- plan	Lehrperson	Status	Bemerkung	fällt aus am	Max. Teilnehmer/-innen
	Di.	17:00 bis 19:00	gerWoch	18.10.2022 bis 24.01.2023	A.-Einstein-Str. 22 - R 201, PC-Pool, A.-Einstein-Str. 22		Fenske	findet statt

Gruppe [unbenannt]:

vormerken

Verantwortliche Personen

Verantwortliche Personen	Zuständigkeit
Ole Fenske, M.Sc.
Prof. Dr.-Ing. Thomas Kirste
Jun.-Prof. Dr.-Ing. Stefan Lüdtke

Studiengänge

Studiengang/Abschluss/Prüfungsversion	Semester	Teilnahmeart
Computer Science International, Master (2020)	1. - 3. Semester	wahlobligatorisch
Electrical Engineering, Master (2018)	1. - 3. Semester	wahlobligatorisch
Informationstechnik/Technische Informatik, Master (2020)	1. - 3. Semester	wahlobligatorisch
Mathematik, Master (2020)	1. - 3. Semester	wahlobligatorisch
Medizinische Informationstechnik, Bachelor (2019)	5. Semester	obligatorisch
Medizinische Informationstechnik, Bachelor (2021)	5. Semester	obligatorisch
Visual Computing, Master (2014)	1. - 4. Semester	wahlobligatorisch
Wirtschaftsinformatik, Master (2018)	1. - 2. Semester	wahlobligatorisch
Wirtschaftsinformatik, Master (2021)	1. - 2. Semester	wahlobligatorisch

Zuordnung zu Einrichtungen

Fakultät für Informatik und Elektrotechnik (IEF)

Zugehörige weitere Veranstaltung
Nr.	Veranstaltungsart	Beschreibung	SWS
23834	Vorlesung	Künstliche Intelligenz II: Grundlagen des maschinellen Lernens	3.00

Strukturbaum

Keine Einordnung ins Vorlesungsverzeichnis vorhanden. Veranstaltung ist aus dem Semester WS 2022/23 , Aktuelles Semester: Winter 2023/24