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 Mo, 06. Mai. 2024   Vanessa Lopez-Kasper

ZUSATZVERANSTALTUNG zu Machine Learning und Künstlicher Intelligenz

Liebe Studierende,
Liebe wissenschaftliche Mitarbeitende,

wir laden Sie ein, an einer Vorlesung teilzunehmen, die sich mit den Grundlagen des Machine Learnings und der künstlichen Intelligenz befasst. Erfahren Sie, wie Algorithmen aus Daten lernen und komplexe Muster erkennen. Diese akademische Veranstaltung bietet eine vertiefte Analyse der mathematischen Modelle, die die Basis moderner Technologien bilden. Seien Sie Teil dieser wissenschaftlichen Reise, in der wir die fundamentalen Prinzipien und Anwendungen intelligenter Systeme erkunden.

Durchgeführt wird die Veranstaltung von Aida Sanatizadeh, University of Illinois Chicago und Hamid Vakilzadeh, University of Wisconsin at Whitewater. Eine vorherige Anmeldung ist zwingend erforderlich. Bitte senden Sie dazu eine E-Mail mit dem Betreff „Machine Learning & AI 2024“ unter Angabe ihres Namens, Matrikelnummer, Studiengangs, sowie aktuellen Fachsemesters an hiwi.ircg@uni-due.de.

Bei inhaltlichen Fragen wenden Sie sich an Univ.-Prof. Dr. Marc Eulerich (marc.eulerich@uni-due.de).

Hinweis: Es handelt sich hierbei um eine Blockveranstaltung, die alternativ zu den Vorlesungen des Lehrstuhls (für Interne Revision) im Master angerechnet werden kann. Falls Sie sich diese Veranstaltung als Alternative zu einer Vorlesung anrechnen lassen möchten, ist die Anwesenheit an allen Vorlesungsterminen sowie die Abgabe der Hausarbeit zwingend erforderlich. Bitte beachten sie, das die Anmeldung zur Veranstaltung bzw. Prüfung nicht über das Prüfungsamt erfolgt, sondern über den Lehrstuhl. Sollten sie die altenative Prüfungsleistung in Anspruch nehmen wollen, vermerken Sie dies bitte entsprechend in ihrer Anmeldung. (Achtung: Die Anmeldung zur Prüfungsleistung ist verbindlich (kein Rücktritt möglich, ähnlich wie bei einem Seminar) .

Wann: 21. Bis 23. Mai 2024, jeweils 8:00 bis 18:00 Uhr
Wer (darf teilnehmen): Master- und PhD-Studierende
Wo: Campus Duisburg
Kurssprache: Englisch
Prüfungsform: Praxisbezogene Hausarbeit (in englischer Sprache)
Voraussetzungen: Gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift
Anmeldung: Zwingend erforderlich

 

Wir freuen uns auf Ihre zahlreiche Teilnahme

Ihr Lehrstuhl-Team

(Lehrstuhl für Interne Revision, Univ.-Prof. Marc Eulerich)