Lehre

In der Lehre versuchen wir, eine fundierte Ausbildung in den Forschungsgebieten des Fachgebiets zu vermitteln. Wir bieten eine Einführung in Maschinelles Lernen und Data Mining an, vertiefende Vorlesungen in den Bereichen Web Mining und Regellernen, sowie Seminare zu wechselnden aktuellen Forschungsthemen. Besonderer Schwerpunkt wird auf die praktische Anwendung und Erprobung gängiger Techniken und Algorithmen gelegt, was sowohl in den Übungen zu den Grundvorlesungen als auch im Rahmen der angebotenen Praktika, Studienarbeiten und Diplomarbeiten möglich ist.

Aktuelle Lehrveranstaltungen

SS 13

  • Bachelorpraktikum "Machine-Learning-Framework für einen personalisierten Newsfeed-Reader" (P, 6 CP)
    • TUCaN-Modulnummer: 20-00-0334

Vergangene Semester

Die Lehrveranstaltungen zu vergangenen Semestern finden Sie hier.

Klausuren

Im Rahmen jeder Vorlesung findet am Ende des Semesters eine schriftliche Klausur statt. Bei der Klausur wird der Schwerpunkt darauf gelegt, dass Sie das erworbene Wissen selbständig einsetzen können. Das heißt z.B., daß zwar in den Übungen während des Semesters sehr oft alte Klausur-Aufgaben eingesetzt werden, diese aber zum Zeitpunkt der Klausur neu waren. Rechnen Sie also nicht damit, dass die Klausuraufgaben unmittelbar den Übungsaufgaben entsprechen.

Nachholklausuren

Sie können i.A. jede Vorlesung Ende jedes Semesters prüfen. Dazu melden Sie sich bitte spätestens 5 Wochen vor dem Ende der Vorlesungen im Sekretariat KE. Vergessen Sie auch die Anmeldung in TUCaN nicht. Ob die Prüfung schriftlich oder mündlich abgehalten wird, richtet sich nach der Anzahl der Teilnehmer.

Bonuspunkte

Prüfungsrelevante Leistungen, die Sie im Rahmen von vorlesungsbegleitenden Übungen und Praktika erworben haben (gemeinhin als "Bonuspunkte" bekannt),  behalten bis zum nächsten Zyklus der jeweiligen Vorlesung ihre Gültigkeit, d.h., Sie können sie i.A. nur für den darauffolgenden Prüfungstermin einbringen, falls diese als schriftliche Klausur abgehalten wird.

Diplomprüfungen

Prof. Fürnkranz prüft im Diplomstudiengang Informatik im Bereich III. Mögliche Fächerkombinationen, die geprüft werden sollen, müssen vor deren Absolvierung mit ihm abgesprochen werden.

Als allgemeine Richtlinie gilt, dass Kombinationen, die einen klaren Schwerpunkt auf die Gebiete Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen, Data Mining, oder Semantic Web legen, anerkannt werden  (das bedeutet nicht notwendigerweise, dass der Großteil der Vorlesungen bei Prof. Fürnkranz belegt werden muss). Vorlesungen aus dem Bereich Sicherheit werden nicht geprüft, aus den Bereichen Bildverarbeitung und Te­le­ko­o­per­a­tion nur zum Teil (je nach Kombination, wenn ein klarer Bezug zu den oben genannten Themen besteht).

Für Wirtschaftsinformatiker gilt sinngemäß das Gleiche.

 

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