Exercise: Advanced Data Mining and Machine Learning Methods (EinfADMMLM-01a) (080099)- Dozentinnen/Dozenten
- Dr. Maximilian Hünemörder, Dr. Daniyal Kazempour, Andreas Lohrer, M.Sc.
- Angaben
- Übung, 2 SWS
Praesenzveranstaltung, Unterrichtssprache Englisch, Zeit und Ort folgt
Zeit und Ort: Mi 12:00 - 14:00, LMS2 - R.Ü2/K
vom 9.4.2023 bis zum 9.7.2023
Bemerkung zu Zeit und Ort: Weitere Informationen folgen
- Zusätzliche Informationen
- Erwartete Teilnehmerzahl: 20
- Zugeordnet zu: infADMMLM-01a: Advanced Data Mining and Machine Learning Methods (080098)
Exercise: Database Systems (infDB-01a) (080025)- Dozentinnen/Dozenten
- Prof. Dr. Peer Kröger, Dr. Daniyal Kazempour, Dr. Maximilian Hünemörder, Christian Beth, M.Sc.
- Angaben
- Übung, 1 SWS
Praesenzveranstaltung
Zeit und Ort: Mo, Fr 13:00 - 14:00, 14:00 - 15:00, LMS2 - R.Ü1; Mo 15:00 - 16:00, LMS2 - R.Ü1; Di 10:00 - 11:00, 11:00 - 12:00, LMS2 - R.Ü2/K; Mi 14:00 - 15:00, 15:00 - 16:00, HRS9 - R.EG.006; Do 9:00 - 10:00, LMS8 - R.EG.017 (40)
vom 9.4.2023 bis zum 9.7.2023
- Zusätzliche Informationen
- Erwartete Teilnehmerzahl: 30
- Zugeordnet zu: infDB-01a: Database Systems (080024)
infDB-01a: Database Systems (infDB-01a) (080024)- Dozentinnen/Dozenten
- Prof. Dr. Peer Kröger, Dr. Daniyal Kazempour
- Angaben
- Vorlesung, 3 SWS, ECTS-Studium, ECTS-Credits: 5
Praesenzveranstaltung
Zeit und Ort: Di, jede 2. Woche Do 14:15 - 15:45, OHP5 - [Chemie II]
vom 9.4.2023 bis zum 9.7.2023
1. Prüfungstermin (Klausur am Ende der Vorlesungszeit eines Semesters): 10.7.2023, 13:00 - 15:30 Uhr, Raum CAP2 - Hörsaal H; 10.7.2023, 13:00 - 15:30 Uhr, Raum CAP2 - Frederik-Paulsen-Hörsaal
2. Prüfungstermin (Klausur zu Beginn der Vorlesungszeit des Folgesemesters): 10.10.2023, 16:00 - 18:30 Uhr, Raum CAP2 - Frederik-Paulsen-Hörsaal; 10.10.2023, 16:00 - 18:30 Uhr, Raum CAP2 - Hörsaal H
- Zusätzliche Informationen
- Erwartete Teilnehmerzahl: 333
- Zugeordnete Lehrveranstaltungen
- UE: Exercise: Database Systems (080025)
-
Dozentinnen/Dozenten: Prof. Dr. Peer Kröger, Dr. Daniyal Kazempour, Dr. Maximilian Hünemörder, Christian Beth, M.Sc.
Zeit und Ort: Mo, Fr 13:00 - 14:00, 14:00 - 15:00, LMS2 - R.Ü1; Mo 15:00 - 16:00, LMS2 - R.Ü1; Di 10:00 - 11:00, 11:00 - 12:00, LMS2 - R.Ü2/K; Mi 14:00 - 15:00, 15:00 - 16:00, HRS9 - R.EG.006; Do 9:00 - 10:00, LMS8 - R.EG.017 (40)
infSemMaLea-01a: Master Seminar - Machine Learning (infSemMaLea-01a) (080330)- Dozentinnen/Dozenten
- Prof. Dr. Peer Kröger, Dr. Daniyal Kazempour, Claudius Anton Zelenka, Dipl.-Ing.
- Angaben
- Seminar, 2 SWS, ECTS-Studium, ECTS-Credits: 5
Praesenzveranstaltung
Ort: Online-Veranstaltung
- Inhalt
- In this seminar, we will discuss recent publications in the area of Machine Learning (ML). You will review papers concerning key concepts of different state-of-the-art (SOTA) methods from different ML topics and compare different approaches. At the end of the course you will present your findings and report them in a short paper.
Your papers will all be taken from the following list of topics that are relevant to our current research:
- T1: Machine Learning for (Group) Anomaly Detection
- T2: Uncertainty in Machine Learning
- T3: Machine Learning for NLP and Geo-Temporal Analysis
To participate please write an email from your official university email (for example stuXXXXX@mail.uni-kiel.de) to alo@informatik.uni-kiel.de with the subject "Application Machine Learning Seminar" containing the following information:
- Your name, student-mail-address and Matrikelnummer
- A short application (max. 3 sentences why you are interested in joining)
- The topic that you would be interested in the most
Please submit your applications until 13.04.2022. Since we only have a limited capacity we might have to select participants and will inform you asap after the deadline if you are in.
- Zusätzliche Informationen
- Erwartete Teilnehmerzahl: 12
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