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 Software Testing and Analysis
Prof. Dr. Stefan Wagner, Maik Betka, Marvin Wyrich
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Advanced Speech Perception
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Algorithmische Gruppentheorie [Vorlesung]
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Analyzing Software using Deep Learning
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Carl Schmitts Kritik am Völkerrecht
Status: Offline
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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Data Science mit Python [Vorlesung]
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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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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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Hardware-oriented Security [Vorlesung]
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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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Informationsvisualisierung und visuelle Analytik (für Data Science) [Übung]
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Intelligent Designs for Machine Learning
Status: Offline
Veranstaltungszeitraum: 10. Apr 2022 - 14. Aug 2022
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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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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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Marketing I [Vorlesung & Übung]
In diesem Kurs werden die Inhalte der Vorlesung und der Übung bereitgestellt.
Status: Offline
Anmeldungszeitraum: Keine Anmeldung möglich
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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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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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Quantitative Analyse von Software Designs [Vorlesung]
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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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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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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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Softwareprojekte leiten und coachen - Sommersemester 2022
Prof. Dr. Stefan Wagner, Kasra Habib
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Speicherung, Verarbeitung und Analyse von Zeitreihendaten
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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]
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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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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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