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Mathematische Grundlagen zu Künstliche Intelligenz, Neuronale Netze und Data Analytics II (MathKINN II)5 ECTS (englische Bezeichnung: Mathematical Foundations of Artificial Intelligence, Neural Networks and Data Analytics II)
Modulverantwortliche/r: Alexander Martin Lehrende:
Hans Georg Zimmermann, Jorge Weston
Start semester: |
SS 2022 | Duration: |
1 semester | Cycle: |
jährlich (SS) |
Präsenzzeit: |
30 Std. | Eigenstudium: |
120 Std. | Language: |
Deutsch |
Lectures:
Empfohlene Voraussetzungen:
Weitere Informationen finden sich im Modulhandbuch der Mathematik, siehe https://www.math.fau.de/studium/im-studium/infocenter/pruefungen/modulhandbuecher-des-departments/.
Inhalt:
Weitere Informationen finden sich im Modulhandbuch der Mathematik, siehe https://www.math.fau.de/studium/im-studium/infocenter/pruefungen/modulhandbuecher-des-departments/.
Lernziele und Kompetenzen:
Weitere Informationen finden sich im Modulhandbuch der Mathematik, siehe https://www.math.fau.de/studium/im-studium/infocenter/pruefungen/modulhandbuecher-des-departments/.
Literatur:
Weitere Informationen finden sich im Modulhandbuch der Mathematik, siehe https://www.math.fau.de/studium/im-studium/infocenter/pruefungen/modulhandbuecher-des-departments/.
Verwendbarkeit des Moduls / Einpassung in den Musterstudienplan: Das Modul ist im Kontext der folgenden Studienfächer/Vertiefungsrichtungen verwendbar:
- Data Science (Bachelor of Science)
(Po-Vers. 2022s | Gesamtkonto | Vertiefungsrichtungen | Mathematische statistische Datenanalyse (MSD) | Mathematische Grundlagen zu Künstliche Intelligenz, Neuronale Netze und Data Analytics II)
- Data Science (Bachelor of Science)
(Po-Vers. 2022s | Gesamtkonto | Vertiefungsrichtungen | Nicht gewählte Vertiefungsrichtungen | Mathematische Grundlagen zu Künstliche Intelligenz, Neuronale Netze und Data Analytics II)
Studien-/Prüfungsleistungen:
Mathematische Grundlagen zu Künstliche Intelligenz, Neuronale Netze und Data Analytics II (Prüfungsnummer: 57231)
- Prüfungsleistung, mündliche Prüfung, Dauer (in Minuten): 15, benotet, 5 ECTS
- Anteil an der Berechnung der Modulnote: 100.0 %
- Erstablegung: SS 2022, 1. Wdh.: SS 2022
1. Prüfer: | Hans Georg Zimmermann |
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