Termine
| wöchentlich | Donnerstag | 08:15 - 09:45 | 06.04.2026 - 10.07.2026 | C 6.316 Seminarraum |
Studienplankontext
Prüfungsform
Kombinierte wissenschaftliche Arbeit
Prüfende*r
Prüfungselemente:
Paper presentation (15%)
Research talk (25%)
Research paper (60%)
Research talk (25%)
Research paper (60%)
Termine
Prüfungstermin:
Freitag, 31.07.2026
Wiederholungstermin: Zu dieser Prüfung wird kein Wiederholungstermin angeboten, da sie didaktisch untrennbar mit einer der zugeordneten Lehrveranstaltungen verbunden ist. Die Wiederholung der Prüfungsleistung ist somit erst bei erneutem Modulangebot möglich.
Wiederholungstermin: Zu dieser Prüfung wird kein Wiederholungstermin angeboten, da sie didaktisch untrennbar mit einer der zugeordneten Lehrveranstaltungen verbunden ist. Die Wiederholung der Prüfungsleistung ist somit erst bei erneutem Modulangebot möglich.
Hinweise
Anzeige von Anmeldebeginn und -ende systembedingt. Selbständige Anmeldung nur zum Prüfungstermin und nicht zum Wiederholungstermin möglich.
Organisatorisches
Veranstaltungsart
Vorlesung
geplante Durchführungsweise
Vollständig Präsenz
Semesterwochenstunden
2
Anmeldeverfahren
zentrales Listenverfahren (ohne Teilnehmerbegrenzung)
Maximale Teilnehmer
30
Anmeldung
Verfahren
zentrales Listenverfahren (ohne Teilnehmerbegrenzung)
Zeitraum
Die Anmeldung endete am 07.4.2026 um 23:59 Uhr
Personen
Lehrende
Inhaltliches
Unterrichtssprache
Englisch
Englischer Titel
Probabilistic Modelling
Tags
keine
Inhalt und Konzept
The module discusses advanced concepts of probabilistic modelling and machine learning. We will focus on Bayesian statistics (graphical models, belief networks, multi-level models, Monte Carlo sampling approaches, and tools). During the course students choose one scientific article and strive to implement and estimate the probabilistic models described.
Ziel
Students are able to assess quantitative research questions and develop probabilistic models based on this assessment.
Evaluation
Evaluation
Die Lehrveranstaltung ist derzeit nicht zur Evaluation angemeldet.
Weitere Informationen zur Lehrevaluation: https://www.leuphana.de/lehre/qualitaetsmanagement/evaluation-feedback.html