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Lehrgebiet Künstliche Intelligenz
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Lehrveranstaltungen
Fachpraktikum Künstliche Intelligenz (01522) Multiagentenprogrammierung
Kurs 01695 „Deduktions- und Inferenzsysteme“
Kurs 01845 „Methoden der Wissenspräsentation und -verarbeitung“
Kurs 01885 „Einführung in Maschinelles Lernen“
Lehrveranstaltung 64211 „Wissensbasierte Systeme“
Lehrveranstaltung 64401 „Einführung in Maschinelles Lernen“
Lehrveranstaltung 64401 „Einführung in Maschinelles Lernen“
Modul 64214 „Methoden der Wissenspräsentation und -verarbeitung“
Modul 64401 „Einführung in Maschinelles Lernen“
Modul 64402 „Formale Argumentation“
Modul 64402 „Formale Argumentation“
Projektpraktikum Künstliche Intelligenz (64416) Web Science
Projektpraktikum Künstliche Intelligenz (64416) Web Science
Seminar Künstliche Intelligenz "Knowledge in Flux"
Seminar Künstliche Intelligenz (01954) "Measuring Inconsistency"
Seminar Künstliche Intelligenz (01954) im Wintersemester 2023/24
Seminar Künstliche Intelligenz (64072) "Approaches to Handling Inconsistency in Knowledge Representation and Reasoning"
Seminar Künstliche Intelligenz (64072) "Logiken in der Künstlichen Intelligenz"
Abschlussarbeiten
Lehrveranstaltungen
Fachpraktikum Künstliche Intelligenz (01522) Multiagentenprogrammierung
Kurs 01695 „Deduktions- und Inferenzsysteme“
Kurs 01845 „Methoden der Wissenspräsentation und -verarbeitung“
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Lehrveranstaltung 64401 „Einführung in Maschinelles Lernen“
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Modul 64214 „Methoden der Wissenspräsentation und -verarbeitung“
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Modul 64402 „Formale Argumentation“
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Projektpraktikum Künstliche Intelligenz (64416) Web Science
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Seminar Künstliche Intelligenz "Knowledge in Flux"
Seminar Künstliche Intelligenz (01954) "Measuring Inconsistency"
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Seminar Künstliche Intelligenz (64072) "Approaches to Handling Inconsistency in Knowledge Representation and Reasoning"
Seminar Künstliche Intelligenz (64072) "Logiken in der Künstlichen Intelligenz"
Abschlussarbeiten
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Fakultät MI
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Künstliche Intelligenz
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Lehre
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Abschlussarbeiten
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Masterarbeit:"Self-Supervised ...
Abschlussarbeit
Masterarbeit:"Self-Supervised Learning for Wideband Signal Recognition"
Ansprechperson:
Prof. Dr. Matthias Thimm
Status:
in Bearbeitung
16.01.2025
