Teilleistung
Introduction to Machine Learning [T-WIWI-111028]
Teilleistungsart
Prüfungsleistung schriftlichLeistungspunkte
4.5Turnus
Jedes WintersemesterVersion
1Verantwortung
Einrichtung
- KIT-Fakultät für Wirtschaftswissenschaften
Bestandteil von
Veranstaltungen
| Kursnummer | Name | SWS | Typ |
|---|---|---|---|
| WS22 2540539 | Introduction to Machine Learning | 2 | Vorlesung (V) |
| WS20 2540539 | Introduction to Machine Learning | 2 | Vorlesung (V) |
| WS21 2540539 | Introduction to Machine Learning | 2 | Vorlesung (V) |
| WS23 2540539 | Introduction to Machine Learning | 2 | Vorlesung (V) |
| WS22 2540540 | Übung zu Introduction to Machine Learning | 1 | Übung (Ü) |
| WS21 2540540 | Übung zu Introduction to Machine Learning | 1 | Übung (Ü) |
| WS20 2540540 | Übung zu Introduction to Machine Learning | 1 | Übung (Ü) |
| WS23 2540540 | Übung zu Introduction to Machine Learning | 1 | Übung (Ü) |
Prüfungen
| Kursnummer | Name | Termine |
|---|---|---|
| WS22 7900349 | Introduction to Machine Learning | 09.03.2021 - 11:00 |
| WS22 7900349 | Introduction to Machine Learning | 08.03.2022 - 08:00 |
| WS22 7900349 | Introduction to Machine Learning (WS 2022/2023) | 15.03.2023 - 11:00 |
| WS22 7900349 | Introduction to Machine Learning (Nachklausur WS 2021/2022) | 04.10.2022 - 12:00 |
| WS22 7900349 | Introduction to Machine Learning (WS 2023/2024) | 12.03.2024 - 08:00 |
| WS22 7900349 | Introduction to Machine Learning (Nachklausur WS 2023/2024) | 24.09.2024 - 08:00 |
| WS22 7900349 | Introduction to Machine Learning (Nachklausur WS 2022/2023) | 26.09.2023 - 12:30 |
| WS22 7900349 | Introduction to Machine Learning (Nachklausur WS 2020/2021) | 28.09.2021 - 11:00 |
| WS22 7900349 | Introduction to Machine Learning | 14.03.2023 - 08:00 |
Erfolgskontrolle(n)
Die Erfolgskontrolle erfolgt in Form einer schriftlichen Prüfung im Umfang von 60 Minuten. Die Klausur gilt als bestanden (Note 4,0), wenn mindestens 50 von maximal 100 möglichen Punkten erreicht werden. Die Abstufung der Noten erfolgt jeweils in fünf Punkte Schritten (Bestnote 1,0 ab 95 Punkten). Details zur Notenbildung und Notenskala werden in der Lehrveranstaltung bekanntgegeben.
Durch die erfolgreiche Teilnahme am Übungsbetrieb kann ein Bonus erworben werden. Liegt die Note der schriftlichen Prüfung zwischen 4,0 und 1,3, so verbessert der Bonus die Note um eine Notenstufe (0,3 oder 0,4). Details werden in der Vorlesung bekannt gegeben.