In-Database Machine Learning Inference (Sommersemester 2023)

Dozent: Prof. Dr. Tilmann Rabl (Data Engineering Systems) , Ricardo Salazar Diaz (Data Engineering Systems)
Alle Informationen zu Inhalten, Leistungserfassung und Terminen finden Sie unter folgender Adresse:
Website zum Kurs: https://hpi.de/rabl/teaching/summer-term-2023/in-database-machine-learning-inference.html

Allgemeine Information

Semesterwochenstunden: 4
ECTS: 6
Benotet: Ja
Einschreibefrist: 01.04.2023 - 07.05.2023
Lehrform: Projektseminar
Belegungsart: Wahlpflichtmodul
Lehrsprache: Englisch
Maximale Teilnehmerzahl: 12

Studiengänge, Modulgruppen & Module

Data Engineering MA

DANA: Data Analytics
- HPI-DANA-K Konzepte und Methoden
DANA: Data Analytics
- HPI-DANA-T Techniken und Werkzeuge
DANA: Data Analytics
- HPI-DANA-S Spezialisierung
DASY: Data Systems
- HPI-DASY-K Konzepte und Methoden
DASY: Data Systems
- HPI-DASY-T Techniken und Werkzeuge
DASY: Data Systems
- HPI-DASY-S Spezialisierung

Software Systems Engineering MA

SSYS: Software Systems
- HPI-SSYS-C Concepts and Methods
SSYS: Software Systems
- HPI-SSYS-T Technologies and Tools
SSYS: Software Systems
- HPI-SSYS-S Specialization
DSYS: Data-Driven Systems
- HPI-DSYS-C Concepts and Methods
DSYS: Data-Driven Systems
- HPI-DSYS-T Technologies and Tools
DSYS: Data-Driven Systems
- HPI-DSYS-S Specialization

IT-Systems Engineering MA

OSIS: Operating Systems & Information Systems Technology
- HPI-OSIS-K Konzepte und Methoden
OSIS: Operating Systems & Information Systems Technology
- HPI-OSIS-S Spezialisierung
OSIS: Operating Systems & Information Systems Technology
- HPI-OSIS-T Techniken und Werkzeuge
SAMT: Software Architecture & Modeling Technology
- HPI-SAMT-K Konzepte und Methoden
SAMT: Software Architecture & Modeling Technology
- HPI-SAMT-S Spezialisierung
SAMT: Software Architecture & Modeling Technology
- HPI-SAMT-T Techniken und Werkzeuge

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