Lehrveranstaltungen



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Fakultät für Mathematik, Informatik und Physik
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INFO Universitätslehrgang Data Science - From Mathematical Foundations to Applications gemäß Curriculum 2019 (90 ECTS-AP, 4 Semester)
Pflichtmodul 2: Methods of Data Science (22,5 ECTS-AP, 9 SSt.)
Anmeldevoraussetzung: absolvierte Lehrveranstaltungen im Umfang von mindestens 15 ECTS-AP aus Pflichtmodul 1
Lernergebnis: Studierende erwerben tiefgehende Kenntnisse über Supervised Learning mittels Verteilungsregression, über Unsupervised Learning für multivariate Daten sowie Supervised Learning mittels algorithmischer Modelle. Sie besitzen die Fähigkeit, für eine konkrete Aufgabe eigenständig ein wahrscheinlichkeitstheoretisches Modell auszuwählen und anzupassen, insbesondere fällt darunter die Wahl geeigneter Antwortverteilung, Regressoren und Algorithmen zur Parameterschätzung. Sie sind in der Lage, dimensionsreduzierende Verfahren sowie Scaling, Clustering und Assoziationsanalyse anzuwenden. Für eine konkrete Problemstellung können sie eigenständig ein prädiktives Modell auswählen und anpassen, insbesondere setzen sie flexible Lernstrategien unter Verwendung entsprechender Bausteine (Base Learners, Kernels, Regeln usw.) sowie Hyperparameter-Tuning um.
971004
VU Supervised Learning: Parametric and Semi-Parametric Modelling (VU / 3h / 7,5 ECTS-AP)
Jakob Wolfgang Maria Meßner, Thorsten Simon, Reto Stauffer, Nikolaus Umlauf
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971005
VU Unsupervised Learning (VU / 3h / 7,5 ECTS-AP)
Martin Berger, Tobias Josef Hell, Martin Pichl, Simon Josef Ruetz, Michael Sandbichler
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971006
VU Supervised Learning: Algorithmic Modelling (VU / 3h / 7,5 ECTS-AP)
Stephan Antholzer, Markus Haltmeier, Markus Lorenz Moosbrugger, Lisa Schlosser, Philipp Zech, Achim Zeileis
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ML
910662
ABGESAGT - ANMELDUNG: ULG Data Science WS 2021/22 (VU / 28h / 90 ECTS-AP)
Tobias Josef Hell
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Universitätskurs Digital Innovation Hub West
ML
910660
ABGESAGT - ANMELDUNG: WS Testautomatisierung (DIH-West) SS 2021 (WS / ,5h)
Michael Felderer, Gabriele Strasser-Kreil
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