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TU Berlin

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Bachelor & Service

Einführung in die Informatik

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Die Programmiersprache Java oder C/C++ (je nach Studienfach), Grundbegriffe der Informatik, Darstellung von Information im Rechner, Logische Schaltungen und Schaltwerke, Rechnersysteme. Weitere Informationen siehe ISIS.


Umfang Zeit Dozent Ort
Sprache
2 SWS Vorlesung
Mi 8-10 (Java)







Mi 10-12 (C/C++)
(am 19.10.2022 um 8-10)




Mi 8-10 (Rechneraufbau (für Java & C/C++))
(ab 04.01.2023)
Prof. Dr. Klaus Obermayer
H 0105 (bis 26.10.2022)
MA 001 (ab 03.11.2022) (siehe ISIS)

H 0105 (am 19.10.2022 um 8-10)
MA 042 (ab 26.10.2022) (siehe ISIS)
MA 001 (siehe ISIS)

deutsch
2 SWS Übung verschiedene Zeiten (siehe ISIS)
Dr. Rong Guo, Cristiana Dimulescu, Monika Kwiatkowski, Patrik Reiske und Tutoren verschiedene Räume (siehe ISIS) deutsch
more to: Einführung in die Informatik

Praktisches Programmieren und Rechneraufbau

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In der Veranstaltung schlagen wir einen Bogen von den elementaren Grundlagen der Computertechnik bis hin zum Erstellen von Programmen in einer modernen Programmiersprache (C oder Java).

Umfang Zeit Dozent Ort
2 SWS Vorlesung online (flexibel)
Do 16-18
Do 18-20
(Nur die ersten 4 Wochen jeweils 2 Termine)
Prof. Dr. Klaus Obermayer ,
Thomas Goerttler
online auf ISIS
Präsenz: EW 201
2 SWS Tutorium online oder in Präsenz (siehe ISIS für Zeiten) Thomas Goerttler,
Tutoren
online oder in Präsenz (siehe ISIS für Räume)
more to: Praktisches Programmieren und Rechneraufbau

Master

Machine Intelligence I

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This is the first of two consecutive courses on topics in machine learning and artificial neural networks. Topics to be covered: (i) artificial neural networks (ii) learning, generalization & structural risk minimization (iii) support vector machines (iv) Bayesian networks & inference (v) reinforcement learning For WS 22/23:

Credits Time Lecturer Room Language
2 SWS Lecture Fri 8-10 Prof. Dr. Klaus Obermayer MA 004English
2 SWS Tutorial Wed 10-12, Wed 14-16, Thu 10-12, (Fri 12-14)* Kashef & Strömsdörfer MA 004, H 0110, MA 004, (MAR 4064)* English
* For CNS students only. more to: Machine Intelligence I

Advanced Topics in Reinforcement Learning

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The seminar is focused on the state of the art algorithms on RL. Areas to be covered: (i) Distributional Reinforcement Learning (ii) Safe Exploration in Reinforcement Learning (iii) Verifiably Safe Exploration

Credits Time Lecturer Room Language
2 SWS Seminar Thurs 10-12 Dr. Rong Guo MAR 5.060 English
more to: Advanced Topics in Reinforcement Learning

Zusatzinformationen / Extras

Quick Access:

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