12-GEO-M-DS01  Introduction to Advanced Data Analytics

Moduldetails
Modulverantwortliche: Jun.-Prof. Dr. Sebastian Sippel

Dauer: 1

Anzahl Wahlkurse: 0

Credits: 5,0

Startsemester: SoSe 2023

Turnus:
jedes Sommersemester
Ziele:
Nach erfolgreicher Teilnahme sind die Studierenden in der Lage, fortgeschrittene Verfahren der künstlichen Intelligenz für die Analyse und Auswertung von Daten im Kontext der Erdsystemwissenschaften zu verstehen und anzuwenden.
Die Studierenden werden befähigt, Konzepte der künstlichen Intelligenz zu verstehen, auf Geodaten anzuwenden und auf neue Problemstellungen zu übertragen.
Inhalt:
- Grundlegende Konzepte und Verfahren der KI
- Beispiele zur Anwendung von KI-Verfahren Verfahren in den Geo- und Umweltwissenschaften
Literaturangabe:
Hinweise zu Literaturangaben erfolgen in den Lehrveranstaltungen.
Teilnahmevoraussetzungen:
Master of Science Earth System Data Science and Remote Sensing: Kenntnisse in einer höheren Programmiersprache (z.B. R, Python, Julia...)
Anmeldefristen
Phase Block Anmeldung von | bis Ende Abmeldung
Einschreibung Vorlesungszeit 22.03.2023 12:00 | 29.03.2023 17:00 17.06.2023 23:00
Kurse
Nummer Name Pflicht Semester Credits  
12-GEO-M-DS01.VL01 Statistical and Machine Learning for Earth System Sciences Ja 0,0  
12-GEO-M-DS01.VL01 Statistical and machine learning for Earth system sciences   SoSe 2023  
12-GEO-M-DS01.ÜB01 Analysis of Earth System Science Data with Statistical and Machine Learning Ja 0,0  
12-GEO-M-DS01.ÜB01 Data analysis with statistical and machine learning   SoSe 2023  
Leistungen
Kurs/Modulabschlussleistungen Leistungen Bestehenspflicht Gewichtung
Modulabschlussleistungen   Hausarbeit (4 Wochen) Ja 1
Modulabschlussprüfungen
Prüfung Datum Lehrende Bestehenspflicht
1  Hausarbeit (4 Wochen) Sa, 8. Jul. 2023, 00:00 - 12:00 Prof. Dr. Hannes Feilhauer; Jun.-Prof. Dr. Sebastian Sippel Ja
2  Hausarbeit (4 Wochen) So, 23. Jun. 2024, 00:00 - 12:00 Prof. Dr. Hannes Feilhauer; Jun.-Prof. Dr. Sebastian Sippel Ja
Modulverantwortliche
Jun.-Prof. Dr. Sebastian Sippel