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Mathematische Forschung zu Deep Learning (MFDL)5 ECTS (englische Bezeichnung: Mathmatical Research in Deep Learning)
(Prüfungsordnungsmodul: Mathematische Forschung zu Deep Learning)
Modulverantwortliche/r: Daniel Tenbrinck Lehrende:
Daniel Tenbrinck, Leon Bungert
Startsemester: |
SS 2021 | Dauer: |
1 Semester | Turnus: |
halbjährlich (WS+SS) |
Präsenzzeit: |
30 Std. | Eigenstudium: |
120 Std. | Sprache: |
Englisch |
Lehrveranstaltungen:
Inhalt:
Weitere Informationen finden sich im Modulhandbuch. // Further information can be found in the module handbook.
Lernziele und Kompetenzen:
Weitere Informationen finden sich im Modulhandbuch. // Further information can be found in the module handbook.
Bemerkung:
Weitere Informationen finden sich im Modulhandbuch Data Science (B.Sc.): // Further information can be found in the module handbook Data Science (B.Sc.):
https://www.math.fau.de/studium/im-studium/infocenter/pruefungen/modulhandbuecher-des-departments/
Verwendbarkeit des Moduls / Einpassung in den Musterstudienplan:
- Wirtschaftsmathematik (Master of Science)
(Po-Vers. 2019w | NatFak | Wirtschaftsmathematik (Master of Science) | Gesamtkonto | Mathematische Wahlpflichtmodule | Mathematische Forschung zu Deep Learning)
Dieses Modul ist daneben auch in den Studienfächern "Data Science (Bachelor of Science)" verwendbar. Details
Studien-/Prüfungsleistungen:
Mathematische Forschung zu Deep Learning (Prüfungsnummer: 57131)
- Prüfungsleistung, mündliche Prüfung, Dauer (in Minuten): 15, benotet, 5 ECTS
- Anteil an der Berechnung der Modulnote: 100.0 %
- Erstablegung: SS 2021, 1. Wdh.: SS 2021
1. Prüfer: | Daniel Tenbrinck |
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