Lehrveranstaltungen

Informationssystem der Universität zu Lübeck

Sammlung/Stundenplan

Home | Kontakt | Hilfe

Suche:

Semester:



	Darstellung
		kurz ausführlich Druckansicht


		Stundenplan



	Extras
		alle markieren alle Markierungen löschen Ausgabe als XML Alle Veranstaltungen unter dieser Überschrift Überschriftenbaum



	Außerdem im UnivIS
		Lehrveranstaltungen einzelner Einrichtungen

Vorlesungsverzeichnis >>

Mathematik in Medizin und Lebenswissenschaften (MML) (M. Sc.)

Informationen zum Master-Studiengang Mathematik in Medizin und Lebenswissenschaften (MML), der zum Wintersemester 2010/2011 mit Abschluss "Master of Science" (MSc) an der Universität zu Lübeck eingerichtet wurde, können im Internet abgerufen werden unter:

http://www.mml.uni-luebeck.de

Dieser Studiengang ist der ehemals zum WS 2005/2006 an der Universität zu Lübeck eingerichtete Master-Studiengang Computational Life Science (CLS) mit Abschluss "Master of Science" (MSc).

		Nichtglatte Optimierung und Analysis/MA5035-KP05 VORL; Mi, 14:00 - 16:00, MFC9 S01				Lellmann, J.
		Maschinelles Lernen / CS5450-KP04 / CS5450 T / Ü UE; 1 SWS; ben. Schein; Modulteil von: CS4290 AKTUELLE THEMEN ROBOTIK \| CS4511 LERNENDE SYSTEME \| CS5400 AKTUELLE THEMEN BIOINFORMATIK; Mi, 16:00 - 18:00, PC Pool 3, PC Pool 4				Barth, E.
		Maschinelles Lernen / CS5450-KP04 / CS5450 T / V V/UE; 2 SWS; ben. Schein; Beginn: 17.10.2024 \| Anmeldung im Moodle-Kurs; Do, 10:00 - 12:00, V 2				Barth, E.
		Deep Learning ehem. Probabilistic Machine Learning / RO5101 / CS4295 / UE; 1 SWS; Das Gesamtmodul heißt Robot Learning RO4100-KP8 und umfasst auch das Teilmodul Reinforcement Learning im SoSe. 8 ECTS für das Gesamtmodul. Deep Learning ist auch als Wahlfach in einigen Studiengängen zugelassen.; Do, 12:00 - 14:00, Seminarraum Informatik 2/3 (Cook/Karp); Nähere Informationen zur Übung finden sich im Moodle-Kurs.				Otte, S. Horuz, C.C.
		Deep Learning ehem. Probabilistic Machine Learning / RO5101 / CS4295 / VORL; 2 SWS; ben. Schein; ECTS: 8; Das Gesamtmodul heißt Robot Learning RO4100-KP8 und umfasst auch das Teilmodul Reinforcement Learning im SoSe. 8 ECTS für das Gesamtmodul. Deep Learning ist in einigen Studiengängen auch als Wahlfach zugelassen.; Di, 12:30 - 14:00, AM S 4				Otte, S.
		Organic Computing/Modulteil: Organic Computing / CS5150-KP04, CS5150, CS5150 T / Übung UE; 1 SWS; ben. Schein; Schein nur gemeinsam mit Vorlesung. Master Informatik 2019 (Modulteil eines Wahlmoduls), Modulteil, Beliebiges Fachsemester; Master Entrepreneurship in digitalen Technologien 2020 (Modulteil eines Wahlmoduls), Modulteil, Beliebiges Fachsemester; Master IT-Sicherheit 2019 (Modulteil eines Wahlmoduls), Modulteil, 1. oder 2. Fachsemester; Master Entrepreneurship in digitalen Technologien 2014 (Modulteil eines Wahlmoduls), Modulteil, Beliebiges Fachsemester; Master Informatik 2014 (Modulteil eines Pflichtmoduls), Modulteil, Beliebiges Fachsemester; Mi, 12:00 - 13:30, MFC9 S01; Findet 14-täglich statt!				Ghofrani, J.
		Organic Computing/Modulteil: Organic Computing / CS5150-KP04, CS5150, CS5150 T / Vorlesung V/UE; 2 SWS; ben. Schein; Schein nur gemeinsam mit Übung. Master Informatik 2019 (Modulteil eines Wahlmoduls), Modulteil, Beliebiges Fachsemester; Master Entrepreneurship in digitalen Technologien 2020 (Modulteil eines Wahlmoduls), Modulteil, Beliebiges Fachsemester; Master IT-Sicherheit 2019 (Modulteil eines Wahlmoduls), Modulteil, 1. oder 2. Fachsemester; Master Entrepreneurship in digitalen Technologien 2014 (Modulteil eines Wahlmoduls), Modulteil, Beliebiges Fachsemester; Master Informatik 2014 (Modulteil eines Pflichtmoduls), Modulteil, Beliebiges Fachsemester; Mi, 14:00 - 16:00, T S1; Themen und Termine siehe Aushang				Ghofrani, J.
		Statistisches Lernen (MA4665-KP05) V/UE; Mi, 10:00 - 12:00, C3-S01 - 058.300; Einzeltermine am 21.10.2024, 4.11.2024, 18.11.2024, 2.12.2024, 16.12.2024, 6.1.2025, 20.1.2025, 16:00 - 18:00, PC Pool 3; 3.2.2025, 16:00 - 19:00, C1-S01 - 058.100				Laabs, B.-H. und Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter



	UnivIS ist ein Produkt der Config eG, Buckenhof