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Egal, ob Zusammenfassung, Altklausur, Karteikarten oder Mitschriften - hier findest du alles für den Studiengang Master of Science Mathematik
Universität Erlangen-Nürnberg
Master of Science Mathematik
Prof. Dr.
2024
Dieses Thema deckt die Grundlagen und Konzepte neuronaler Netze ab, die für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz essentiell sind.
In diesem Abschnitt werden die Techniken und Werkzeuge der Datenanalyse behandelt, die zur Extraktion relevanter Informationen aus komplexen Datensätzen erforderlich sind.
Dieser Abschnitt konzentriert sich auf die theoretischen und praktischen Aspekte der KI, einschließlich der Entwicklung intelligenter Systeme und Algorithmen.
Mathematische Konzepte und Methoden sind unerlässlich für das Verständnis und die Umsetzung von maschinellem Lernen.
Die Anwendung der theoretischen Konzepte in praktischen Übungen hilft, das Gelernte zu festigen und reale Problemstellungen zu lösen.
Das Modul MathKINN II an der Universität Erlangen-Nürnberg richtet sich an Studierende der Mathematik und vermittelt grundlegende Kenntnisse in den Bereichen Künstliche Intelligenz, Neuronale Netze und Data Analytics. In diesem Kurs erlernst Du die mathematischen Grundlagen, die für das Verständnis und die Anwendung dieser Schlüsseltechnologien notwendig sind. Die Vorlesungen sind praxisnah gestaltet und beinhalten wöchentliche Vorlesungen von 90 Minuten sowie begleitende Übungen, die Dir die Gelegenheit bieten, die Theorie in der Praxis zu erproben. Die Prüfung erfolgt in Form einer schriftlichen Klausur am Ende des Semesters. Das Modul wird im Sommersemester angeboten.
Kursleiter: Prof. Dr.
Modulstruktur: Die Vorlesung besteht aus wöchentlichen Vorlesungen und begleitenden Übungen. Die Vorlesungen dauern 90 Minuten und die Übungen bieten praktische Anwendung der Theorien.
Studienleistungen: Die Prüfung erfolgt in Form einer schriftlichen Klausur am Ende des Semesters.
Angebotstermine: Das Modul wird im Sommersemester angeboten.
Curriculum-Highlights: Neuronale Netze, Data Analytics, Künstliche Intelligenz, Mathematische Grundlagen für maschinelles Lernen
Beginne frühzeitig mit dem Lernen, idealerweise schon zu Beginn des Semesters, um Dir die nötige theoretische Basis anzueignen.
Nutze verschiedene Ressourcen, wie Bücher, Übungsaufgaben, Karteikarten und Probeklausuren, um dein Wissen zu vertiefen.
Schließe Dich Lerngruppen an und tausche Dich mit anderen Studierenden aus, um gemeinsam Lösungsstrategien zu entwickeln.
Vergiss nicht, regelmäßige Pausen einzulegen und in diesen Zeiten komplett abzuschalten, um eine Überbelastung zu vermeiden.
Helen D.
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Heng D.