703645 PS Probabilistische Modelle und Inferenz

Wintersemester 2020/2021 | Stand: 25.08.2020 | LV auf Merkliste setzen

Institut:

Institut für Informatik

Lektor/in/n/en:

Univ.-Prof. Justus Piater, PhD, +43 512 507 53264

LV-Nummer:

703645

Titel:

PS Probabilistische Modelle und Inferenz

Typ/Stunden:

PS 1

ECTS-AP:

Rhythmus:

wöch.

Wiederholungsturnus:

jährlich

Unterrichtssprache:

Englisch

Lernergebnis:

Diese Lehrveranstaltung begleitet die Vorlesung Probabilistische Modelle und Inferenz (703644).

Inhalt:

Siehe VO 703644 Probabilistische Modelle und Inferenz.

Methoden:

Theoretisches Wissen aus der Vorlesung wird in mündlichen und schriftlichen Übungen sowie Programmierprojekten zur Anwendung gebracht.

Prüfungsmodus:

Die Gesamtnote setzt sich aus schriftlichen Hausaufgaben und Programmierprojekten zusammen.

eLearning-Anteile:

eLecture (100% virtuelle Lehre)

Anmerkungen:

Die Lehrveranstaltung ist als VO+PS konzipiert. Es wird davon ausgegangen, dass alle Teilnehmer an beiden Teilen der Lehrveranstaltung teilnehmen.

Zum Wahlmodul Maschinelles Lernen gehören die Lehrveranstaltungen Fortgeschrittenes Maschinelles Lernen VO+PS, die im WS 2014/2015 angeboten wurden!

Link:

https://iis.uibk.ac.at/courses/

Beginn:

siehe Termine

Studienzuordnung(en)

Fakultät für Mathematik, Informatik und Physik

Masterstudium Informatik nach dem Curriculum 2007 (120 ECTS-AP, 4 Semester)

Wahlmodule (50 ECTS-AP)

Wahlmodul 14: Maschinelles Lernen (10 ECTS-AP, 5 SSt.)

Nachhaltigkeitsziele

SDG 4 - Hochwertige Bildung: Inklusive, gleichberechtigte und hochwertige Bildung gewährleisten und Möglichkeiten lebenslangen Lernens für alle fördern
SDG 9 - Industrie, Innovation und Infrastruktur: Eine widerstandsfähige Infrastruktur aufbauen, breitenwirksame und nachhaltige Industrialisierung fördern und Innovationen unterstützen

Termine

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Datum	Uhrzeit	Ort
Do 08.10.2020	09.15 - 10.00	eLecture - online eLecture - online
Do 15.10.2020	09.15 - 10.00	eLecture - online eLecture - online
Do 22.10.2020	09.15 - 10.00	eLecture - online eLecture - online
Do 29.10.2020	09.15 - 10.00	eLecture - online eLecture - online
Do 05.11.2020	09.15 - 10.00	eLecture - online eLecture - online
Do 12.11.2020	09.15 - 10.00	eLecture - online eLecture - online
Do 19.11.2020	09.15 - 10.00	eLecture - online eLecture - online
Do 26.11.2020	09.15 - 10.00	eLecture - online eLecture - online
Do 03.12.2020	09.15 - 10.00	eLecture - online eLecture - online
Do 10.12.2020	09.15 - 10.00	eLecture - online eLecture - online
Do 17.12.2020	09.15 - 10.00	eLecture - online eLecture - online
Do 07.01.2021	09.15 - 10.00	eLecture - online eLecture - online
Do 14.01.2021	09.15 - 10.00	eLecture - online eLecture - online
Do 21.01.2021	09.15 - 10.00	eLecture - online eLecture - online
Do 28.01.2021	09.15 - 10.00	eLecture - online eLecture - online