Modulbeschreibung
Seminar - Deep Learning
Kurzzeichen:
M_SACS_DeepL
Durchführungszeitraum:
FS/17
ECTS-Punkte:
3
Lernziele:
Themenbezogene theoretische Arbeit des MSE Studiums
Verantwortliche Person:
ZZZ Dozent MO unbekannt
Standort (angeboten):
Rapperswil-Jona
Zusätzlich vorausgesetzte Kenntnisse:
keine
Modultyp:
Fachmodul für Energy and Environment MS_08(Keine Semester Empfehlung)
Fachmodul für Energy and Environment MSE_13(Keine Semester Empfehlung)
Fachmodul für Energy and Environment MSE_16(Keine Semester Empfehlung)
Fachmodul für Industrial Technologies MS_08(Keine Semester Empfehlung)
Fachmodul für Industrial Technologies MSE_13(Keine Semester Empfehlung)
Fachmodul für Industrial Technologies MSE_16(Keine Semester Empfehlung)
Fachmodul für Information and Communication Technologies MS_08(Keine Semester Empfehlung)
Fachmodul für Information and Communication Technologies MSE_13(Keine Semester Empfehlung)
Fachmodul für Information and Communication Technologies MSE_16(Keine Semester Empfehlung)
ECTS-Punkte pro Kategorie
Fachliche Vertiefung / 3 Punkte
Fachliche Vertiefung / 3 Punkte
Fachliche Vertiefung / 3 Punkte
Fachliche Vertiefung / 3 Punkte
Fachliche Vertiefung / 3 Punkte
Fachliche Vertiefung / 3 Punkte
Fachliche Vertiefung / 3 Punkte
Fachliche Vertiefung / 3 Punkte
Fachliche Vertiefung / 3 Punkte
Modulbewertung
Bewertungsart:
Note von 1 - 6
Leistungsbewertung
Während des Semesters:
Bewertung der vorliegenden Arbeit, sowie des Projektverlaufs
Bewertungsart:
Note von 1 - 6
Kurse in diesem Modul
Deep Learning
Kurzzeichen:
SACS_DeepL
Lernziele:
Beschreibung der Lernziele
Plan und Lerninhalt:
Beschreibung des Vorgehen
Unterrichtssprache:
Deutsch
Bibliographie:
Kursart:
(Durchführung gemäss Stundenplan)
Seminar mit undefined Lektionen pro Woche
- Max. Teilnehmer: 36
- Harte Grenze: nein