Summer Term 2021

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Digitale Lehre

Vorlesungen und vorlesungsbegleitende Übungen:

Die Vorlesungen und vorlesungsbegleitenden Übungen werden im Sommersemester 2021 via Microsoft Teams stattfinden. Alle Materialien und Übungsblätter werden auf den entsprechenden Moodle-Seiten für Einführung in die Computationale Logik und Machine Learning bereitgestellt. Bitte melden Sie sich dort für Ihren Kurs an. Selbsteinschreibung ist dafür freigeschaltet. Dort finden Sie auch die Links zu MS Teams. Für die Vorlesungen sind die Links außerdem auf den unten verlinkten Veranstaltungsseiten und in Jogustine zu finden.

Data Mining Seminar und Data Mining Praktikum: 
Diese Lehrveranstaltungen finden über Microsoft Teams statt. Als TeilnehmerIn sollten Sie dort bereits der entsprechenden Veranstaltung hinzugefügt worden sein und an der technischen Probe teilgenommen haben.
Weitere Hinweise zu den Vorlesungen:

Gegebenenfalls wird an passenden Stellen ein Quiz in die Vorlesungen integriert, um trotz der Latenz von einigen Sekunden ein bisschen Interaktivität in die Veranstaltung zu bringen. Zudem wird es möglich sein, im Chat Fragen zu stellen. Wie bisher üblich, ist in der Mitte der Vorlesungen eine kurze Pause geplant, um die Konzentration und Aufmerksamkeit auf beiden Seiten zu erhöhen. Die Beantwortung der Fragen kann also, je nach Wichtigkeit und Dringlichkeit, in der Pause, am Ende der Vorlesung oder am Anfang der nächsten Vorlesung erfolgen.

Bitte zögern Sie nicht uns zu schreiben, wenn Sie eine Frage haben, am besten an alle mit Lehre betrauten Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter unserer Arbeitsgruppe: mosca@uni-mainz.de, pensel@uni-mainz.de oder kramer@informatik.uni-mainz.de.

Abschlussarbeiten

Die Arbeitsgruppe Data Mining bietet laufend interessante und aktuelle methodische oder anwendungsorientierte Themen für Abschlussarbeiten (Bachelor- und Masterarbeiten) aus dem Bereich Data Mining and Machine Learning an. Bei Interesse wenden Sie sich bitte direkt an Prof. Stefan Kramer (kramer@informatik.uni-mainz.de) oder an unseren Verteiler teaching-dm@lists.uni-mainz.de.

Lecture / exercise

Seminar

  • Masterseminar
    Instructor: Univ.-Prof. Dr. Ernst Althaus; Jun.-Prof. Dr. Panagiotis Bouros; Univ.-Prof. Dr. André Brinkmann; Univ.-Prof. Dr. Sebastian Erdweg; Univ.-Prof. Dr. Andreas Hildebrandt; Univ.-Prof. Dr. Stefan Walter Theodor Kramer; Univ-Prof. Dr. Bertil Schmidt; Univ.-Prof. Dr. Felix Martin Schuhknecht; Univ.-Prof. Dr. Elmar Schömer; Univ.-Prof. Dr. Michael Wand
  • Data Mining Seminar
    Instructor: Univ.-Prof. Dr. Stefan Walter Theodor Kramer
    Format: online

SoSe 2021