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Kolloquium im Bereich Maschinelles Lernen und Datenanalytik (KoMAD)5 ECTS (englische Bezeichnung: Colloquium in Machine Learning and Data Analytics)
Modulverantwortliche/r: Björn Eskofier, Matthias Ring Lehrende:
Björn Eskofier
Startsemester: |
WS 2022/2023 | Dauer: |
1 Semester | Turnus: |
halbjährlich (WS+SS) |
Präsenzzeit: |
30 Std. | Eigenstudium: |
120 Std. | Sprache: |
Englisch |
Lehrveranstaltungen:
Empfohlene Voraussetzungen:
Die Teilnahme an unserem Kolloquium eignet sich insbesondere für Studierende in der Vertiefungsrichtung Mustererkennung, die bereits eine Vorlesung oder ihre Bachelor-/Masterarbeit im Gebiet der Mustererkennung oder des maschinellen Lernens und Datenanalytik gemacht haben, oder generelles Interesse an aktuellen Forschungsthemen in diesem Spezialgebiet haben.
Inhalt:
Informationen zum Inhalt des jeweiligen Kolloquiums sind den Beschreibungen im UnivIS und StudOn zu entnehmen.
Lernziele und Kompetenzen:
- erlernen die Literaturrecherche.
arbeiten sich selbstständig anhand der gefundenen Literatur ein Spezialgebiet ein
wählen einen Schwerpunkt und bereiten diesen im Rahmen einer Präsentation so auf, dass er für andere Teilnehmer des Seminars, insbesondere andere Studierende, verständlich ist.
lernen die Anforderungen an einen wissenschaftlichen Vortrag auf einer internationalen Konferenz kennen.
halten einen Vortrag in der international üblichen Fachsprache Englisch.
Studien-/Prüfungsleistungen:
Kolloquium im Bereich Maschinelles Lernen und Datenanalytik (Prüfungsnummer: 126543)
(englischer Titel: Colloquium in Machinel Learning and Data Analytics)
- Prüfungsleistung, Seminarleistung, Dauer (in Minuten): 30, benotet, 5 ECTS
- Anteil an der Berechnung der Modulnote: 0.0 %
- weitere Erläuterungen:
Die Studierenden müssen sich in ein vorgegebenes Thema einarbeiten und dazu einen 30-minütigen, benoteten Vortrag halten. Die regelmäßige Teilnahme an den Kolloquien während der Vorlesungszeit wird vorausgesetzt.
- Prüfungssprache: Englisch
- Erstablegung: WS 2022/2023, 1. Wdh.: SS 2023
1. Prüfer: | Björn Eskofier |
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