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Machine Learning and Statistics - Detailseite

Grunddaten
Veranstaltungsart Vorlesung Veranstaltungsnummer 331520255126
Semester WiSe 2025/26 SWS 2
Rhythmus jedes 2. Semester Moodle-Link http://moodle.hu-berlin.de/course/view.php?id=135438
Veranstaltungsstatus Freigegeben für Vorlesungsverzeichnis  Freigegeben  Sprache deutsch-englisch
Weitere Links LV im Stundenplan des Instituts f. Physik
Belegungsfristen - Eine Belegung ist online erforderlich Zentrale Abmeldefrist    01.07.2025 - 31.03.2026    aktuell
Che/Phy    01.07.2025 - 22.10.2025   
Wichtige Änderungen Die Uebung kann nur zusammen mit der Vorlesung belegt werden und die Leistungspunkte gelten fuer die beiden Veranstaltungen zusammen
Veranstaltungsformat Blended Course

Termine

Gruppe 1
Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum Gebäude Raum-
plan		 Lehrperson Status Bemerkung fällt aus am Max. Teilnehmer/-innen
Mo. 11:00 bis 13:00 wöch 13.10.2025 bis 07.02.2026  3.101 (Seminarraum)
Stockwerk: 3. OG

alttext alttext 		Lise-Meitner-Haus - Newtonstraße 15 (NEW 15)

Außenbereich nutzbar Innenbereich eingeschränkt nutzbar Parkplatz vorhanden Leitsystem im Außenbereich Barrierearmes WC vorhanden Barrierearme Anreise mit ÖPNV möglich 		Katzy findet statt     1000
Gruppe 1:
Wechseln zu: jetzt belegen / abmelden


Zugeordnete Person
Zugeordnete Person Zuständigkeit
Katzy, Judith
Studiengänge
Abschluss Studiengang LP Semester
Bachelor of Science  Physik Monobachelor ( Vertiefung: kein LA; POVersion: 2018 )     5 - 6 
Master of Science  Physik Hauptfach ( Vertiefung: kein LA; POVersion: 2016 )     1 - 4 
Zuordnung zu Einrichtungen
Einrichtung
Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät, Institut für Physik
Inhalt
Kommentar Voraussetzungen
Computational Physics 1, python
Gliederung / Themen / Inhalte
Machine learning: Neuronale Netze, backprop&learning algorithms, CNN, Graph NN, Transformers, Uncertainties & network inspection, Unsupervised Learning: Autoencoder
STatistic: Basics of Probability Theory, SpecificProbabilityDistributions, error propagation, Central limit theorem,Neyman Confidence Intervals, ParameterEstimation, p-value, significance, HypothesisTesting, Maximum Likelihood method
Bemerkung Ansprechpartner
judith.katzy@desy.de
Prüfung exercises

Strukturbaum

Die Veranstaltung wurde 2 mal im Vorlesungsverzeichnis WiSe 2025/26 gefunden:

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