Module label | Current topics in modelling and data analysis |
Modulkürzel | mar366 |
Credit points | 6.0 KP |
Workload | 180 h
( Präsenzzeit: 56 Stunden, Selbststudium: 124 Stunden )
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Institute directory | Institute for Chemistry and Biology of the Marine Environment |
Verwendbarkeit des Moduls |
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Zuständige Personen |
Blasius, Bernd (Module responsibility)
Ryabov, Alexey (Module counselling)
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Prerequisites | Einführende Veranstaltung in mathematischer Modellierung |
Skills to be acquired in this module | VL/Ü Machine learning in the environmental sciences Die Studierenden erlernen neueste Methoden im Bereich der mathematischen Modellierung und Analyse von Massendatensätzen (Big-Data) und deren Anwendungsfelder. Sie sind in der Lage, die Analysen in der Sprache Matlab zu implementieren. Sie erlernen die Auseinandersetzung mit aktueller Literatur und die kritische Betrachtung neuester Methoden in Hinblick auf Datensicherheit und Nutzbarkeit im wissenschaftlichen Kontext. |
Module contents | VL/Ü Machine learning in the environmental sciences |
Literaturempfehlungen | Literatur wird in den Veranstaltungen bekannt gegeben. |
Links | |
Languages of instruction | German, English |
Duration (semesters) | 1 Semester |
Module frequency | jährlich |
Module capacity | unlimited |
Modullevel / module level | MM (Mastermodul / Master module) |
Modulart / typ of module | Wahlpflicht / Elective |
Lehr-/Lernform / Teaching/Learning method | VL Machine learning in the environmental sciences (2 SWS, 3 KP) S Machine learning in the environmental sciences (2 SWS, 3 KP) |
Vorkenntnisse / Previous knowledge |
Form of instruction | Comment | SWS | Frequency | Workload of compulsory attendance |
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Lecture | 2 | SoSe | 28 | |
Seminar | 2 | SoSe | 28 | |
Präsenzzeit Modul insgesamt | 56 h |
Examination | Prüfungszeiten | Type of examination |
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Final exam of module | Präsentation oder Hausarbeit am Ende der Veranstaltungszeit nach Maßgabe der Dozentin oder des Dozenten. |
KL |