Sommer 2022

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2022 Data Management for End-to-End Machine Learning

The comprehensive analysis of large volumes of data is crucial in modern information systems. Some of the main driving forces are current trends such as Industrie 4.0 and the Internet of Things (IoT). In particular, applying machine learning (ML) to data of real-world scenarios imposes various data management challenges in several steps of an end-to-end ML application. Very often, the characteristics of real-world data impose challenges themselves. For instance, data may change over time (data set shifts in non-stationary environments). Here, major problems are how to detect and characterize these changes (e.g., different concept drifts), as well as how to consider them in adaptive machine learning strategies. Furthermore, organizations typically train a multitude of machine learning models from their data. These ML models and their lifecycle have to be managed in a comprehensive way. Afterwards, the most suitable models have to be selected for a concrete application, e.g., via approaches to model discovery or AutoML. Moreover, many machine learning models provide some kind of prediction. Here, it is mandatory for the users to understand why a certain prediction was provided by the model. Finding methods to offer such explanations and thus to help people interpret the models correctly, instead of treating them just as black boxes, is another important challenge. In this seminar, we address current technologies, concepts, algorithms and system infrastructures for above-mentioned challenges for data management in end-to-end machine learning, for example: • Machine learning with complex data characteristics, e.g., in non-stationary environments • Comprehensive management of machine learning models • Automatic selection of machine learning models (e.g., AutoML, Meta-Learning) • Explainable artificial intelligence / interpretable machine learning
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Advanced Machine Learning in Speech and Language Processing

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Advanced Software Testing and Analysis

Prof. Dr. Stefan Wagner, Maik Betka, Marvin Wyrich
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Advanced Speech Perception

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Algebra 2

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Veranstaltungszeitraum: 11. Apr 2022 - 23. Jul 2022  
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Algebra für Lehramt

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Algorithmische Gruppentheorie [Vorlesung]

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Analyzing Software using Deep Learning

  
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Argument Mining

IMPORTANT NEWS (more info below): introductory session will take place online at: https://unistuttgart.webex.com/meet/gabriella.lapesa Argument mining is a highly interdisciplinary field in Natural Language Processing. Given a linguistic unit (a speech, an essay, forum post, or a tweet), its goal is to determine what is the position adopted by the author/speaker on a certain topic/issue (i.e., whether or not the vaccinations should be enforced), and to identify the evidence (if any) provided by the speaker for its position. In this seminar we will read and discuss recent papers in Argument Mining, based on a selection structured along three main coordinates: the core notion of Argument Quality (How do we recognise good arguments?); the modeling challenges related to the automatic extraction of argument structures (multilingualism; evaluation of different modeling architectures); applications (computational social science; education). The course is currently announced as in presence, but the decision on its format will be based on the composition of the class. It has been pointed out to us that the week before Easter some students may still be away, or simply, that students may want to check out the introduction to more classes. We therefore decided to hold the first session online. Note that it is still our preference to hold the course in presence, but to make a decision we will wait for students to actually book a presentation slot, and then we will ask again who is in Stuttgart, and proceed from there. When you register, please also fill up this survey to let us know whether you will be in Stuttgart in the SoSe or not: https://dudle.inf.tu-dresden.de/argumentminingsose2020format/
  
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Auftragsmanagement 1

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Veranstaltungszeitraum: 11. Apr 2022 - 18. Jul 2022  
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Carl Schmitts Kritik am Völkerrecht

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Veranstaltungszeitraum: 18. Okt 2021 - 18. Feb 2022  
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Computergraphik in Spielen

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Correspondence Problems in Computer Vision [Vorlesung]

Prof. Dr.-Ing. Andrés Bruhn, Lecture, Summer Term 2022
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Datenbanken-Evergreens

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Datenstrukturen und Algorithmen [Übung]

  
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Datenstrukturen und Algorithmen [Vorlesung]

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Einführung in die Softwaretechnik/Grundlagen des Software Engineerings [Übung]

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Einführung in die Softwaretechnik/Grundlagen des Software Engineerings [Vorlesung]

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Einführung in die Wirtschaftsinformatik - Übung (SoSe 2022)

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Emerging Architectures

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Entwicklungsprojekt

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Ethics and NLP

Seminar on Ethics and NLP -- T. Vu & S. Pado -- Mondays 8:00 am online at https://unistuttgart.webex.com/unistuttgart/j.php?MTID=m8114e429494d7011737807e27227d673 (from May 9)
  
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Exercise Machine Learning for Data Science (SS2022)

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Exercise Machine Learning (for Engineering Scientists) [Übung SS22]

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Fachpraktikum Algorithms on OpenStreetMap data

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Fachpraktikum Artificial Intelligence: Deep Learning Lab [SS 2022]

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Fachpraktikum Methods in Computational EEG

  
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Geometric Deep Learning

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Graph and Network Visualization

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Gruppen, Algorithmen, Geometrien & Anwendungen A

Veranstaltungszeitraum: 14. Apr 2022 - 21. Jul 2022  
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Hardware-oriented Security [Vorlesung]

  
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Höhere Analysis / komplexe Analysis für LA

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Höhere Analysis / komplexe Analysis für LA (Gruppenübungen)

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Höhere Analysis / komplexe Analysis für LA (Vortragsübung)

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Imaging Science [Vorlesung]

Prof. Dr.-Ing. Andrés Bruhn, Lecture, Summer Term 2022
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Informationssicherheit und Kryptographie [Hauptseminar]

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Informationssicherheit und Kryptographie [Seminar]

Prof. Dr. Ralf Küsters - Seminar
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Intelligent Designs for Machine Learning

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Veranstaltungszeitraum: 10. Apr 2022 - 14. Aug 2022  
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Interpretability and Analysis of NLP Models

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Knowledge Graphs [Übung]

  
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Knowledge Graphs [Vorlesung]

  
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Konkrete Mathematik [Übung]

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Konkrete Mathematik [Vorlesung]

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Lab Course High Performance Programming with Graphic Cards

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Luftfahrtsysteme I [Vorlesung]

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Luftfahrttechnik

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Veranstaltungszeitraum: 14. Apr 2022 - 21. Jul 2022  
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Machine Learning [Lecture SS2022]

  
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Machine Learning [Übung]

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Machine Translation

Lecture (Tue 9:45, 31.01) + practical (Thu 15:45, 55.21), Sebastian Padó. *First lecture material available now. First in-presence meeting Apr 19.*
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Management von Unternehmenssoftware

  
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Marketing I [Vorlesung & Übung]

In diesem Kurs werden die Inhalte der Vorlesung und der Übung bereitgestellt.
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Mathematik 2 für inf, swt, msv

  
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Mathematik 2 für inf, swt, msv (Gruppenübungen)

  
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Mathematik 2 für inf, swt, msv (Vortragsübung)

  
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Mensch-Computer-Interaktion [Übung]

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Mensch-Computer-Interaktion [Vorlesung]

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Mobile Computing Lab

SS2022
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Model-driven Software Development [Vorlesung]

Ilias Course for MDSD, Lecture and Exercise
  
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Multilinguality and linguistic typology in NLP

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Natural Language Processing, Deep and Machine Learning for Software Engineering

  
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Numerische Grundlagen [Übung]

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Numerische Grundlagen [Vorlesung]

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On the Origin and Evolution of the Web

  
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Post-Quantum Secure Cryptography [Vorlesung]

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Program Comprehension

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Programmierparadigmen [Vorlesung]

  
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Programmierprojekt

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Quantitative Analyse von Software Designs [Vorlesung]

  
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Quantum Technologies 2: Implementations

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Recent Advances in Computer Vision

Prof. Dr.-Ing. Andrés Bruhn, Main Seminar, Summer Term 2022
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Rechnernetze I [Übung]

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Rechnerorganisation 1 [Übung]

  
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Rechnerorganisation 1 [Vorlesung]

  
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Regelungstechnik Grundlagen [Übung]

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Regelungstechnik Grundlagen [Vorlesung]

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Veranstaltungszeitraum: 12. Apr 2022 - 21. Jul 2022  
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Reinforcement Learning [Vorlesung]

  
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Robust System Design [Vorlesung]

  
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Scientific Visualization [Übung]

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Scientific Visualization [Vorlesung]

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Security and Privacy [Vorlesung]

Prof. Dr. Ralf Küsters/Dr. Daniel Rausch. Lectures on Wednesdays 11:30 & on Thursdays 11:30 (every second week). First lecture on April 13th.
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Seminar Wirtschaftsinformatik 2

Seminar des BWI, Abt. 8, WI 2 (Univ.-Prof. Dr. Herzwurm) im SoSe 22 für alle (!) Studiengänge.
  
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Signal processing and Analysis of human brain potentials (EEG) [Vorlesung]

  
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Smart Cities and Internet of Things [Vorlesung]

This ILIAS entry of the course is for both lectures and practicals.
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Softwaregestütze Verkehrsystemgestaltung

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Veranstaltungszeitraum: 9. Jun 2022 - 24. Jul 2022  
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Softwareprojekte leiten und coachen - Sommersemester 2022

Prof. Dr. Stefan Wagner, Kasra Habib
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Spoken Dialogue Systems

Day/Time: Wed, April 13, 9:45 am https://unistuttgart.webex.com/unistuttgart-en/j.php?MTID=m52adaa6f703638a95a7c2901e5bb9849
  
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Stochastische Prozesse 1 (Übung)

Status: Offline  
Veranstaltungszeitraum: 1. Apr 2022 - 31. Dez 2022  
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Strömungslehre I

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Studienprojekte

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System and Web Security [Vorlesung]

Prof. Dr. Ralf Küsters. Lectures on Tuesdays 15:45. First lecture on April 12th.
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Theoretische Informatik II [Übung]

Anmeldung: Keine Anmeldung möglich  
Veranstaltungszeitraum: 1. Apr 2022 - 30. Sep 2022  
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Theoretische Informatik II [Vorlesung]

Anmeldung: Keine Anmeldung möglich  
Veranstaltungszeitraum: 1. Apr 2022 - 30. Sep 2022  
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Übungen zu 392340000 Luftfahrtantriebe und Turbomaschinen - freiwillig

  
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User-Centered Explainable Artificial Intelligence

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Virtual and Augmented Reality [Vorlesung]

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Wissenschaftskommunikation in der Informatik

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