Suchergebnis: Lerneinheiten im Herbstsemester 2023
Statistik Master Die hier aufgelisteten Lehrveranstaltungen gehören zum Curriculum des Master-Studiengangs Statistik. Die entsprechenden KP gelten nicht als Mobilitäts-KP, auch wenn gewisse Lerneinheiten nicht an der ETH Zürich belegt werden können. | ||||||
Fachbezogene Wahlfächer | ||||||
Nummer | Titel | Typ | ECTS | Umfang | Dozierende | |
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401-3601-00L | Probability Theory Höchstens eines der drei Bachelor-Kernfächer 401-3461-00L Funktionalanalysis I / Functional Analysis I 401-3531-00L Differentialgeometrie I / Differential Geometry I 401-3601-00L Wahrscheinlichkeitstheorie / Probability Theory ist im Master-Studiengang Mathematik anrechenbar. Die Kategoriezuordnung können Sie in diesem Fall nicht selber in myStudies vornehmen, sondern Sie müssen sich dazu nach dem Verfügen des Prüfungsresultates an das Studiensekretariat (www.math.ethz.ch/studiensekretariat) wenden. Zudem ist die Anrechnung von 401-3601-00L Wahrscheinlichkeitstheorie / Probability Theory im Master-Studiengang Mathematik nur dann zulässig, wenn weder 401-3642-00L Brownian Motion and Stochastic Calculus noch 401-3602-00L Applied Stochastic Processes für den Bachelor-Studiengang angerechnet wurde. | W | 9 KP | 4V + 1U | I. Kortchemski | |
401-3627-00L | High-Dimensional Statistics | W | 4 KP | 2V | P. L. Bühlmann | |
401-4632-15L | Causality | W | 4 KP | 2G | J. Peters | |
401-3612-00L | Stochastic Simulation Findet dieses Semester nicht statt. | W | 5 KP | 2V + 1U | ||
401-4633-00L | Data Analytics in Organisations and Business | W | 5 KP | 2V + 1U | I. Flückiger | |
401-6217-00L | Using R for Data Analysis and Graphics (Part II) | W | 1.5 KP | 1G | M. Mächler | |
401-0627-00L | Smoothing and Nonparametric Regression with Examples | W | 4 KP | 2G | S. Beran-Ghosh | |
447-6289-00L | Stichproben-Erhebungen Findet dieses Semester nicht statt. Fachstudierende "Universität Zürich (UZH)" im Master-Studiengang Biostatistik von der UZH können diese Lerneinheit nicht direkt in myStudies belegen. Leiten Sie die schriftliche Teilnahmebewilligung des Dozenten an die Kanzlei weiter. Als Einverständnis gilt auch ein direktes E-Mail des Dozenten an kanzlei@ethz.ch. Die Kanzlei wird anschliessend die Belegung vornehmen. | W | 2 KP | 1G | keine Angaben | |
401-3628-14L | Bayesian Statistics | W | 4 KP | 2V | F. Sigrist | |
401-3901-00L | Linear & Combinatorial Optimization | W | 10 KP | 4V + 2U | R. Zenklusen | |
401-4944-20L | Mathematics of Data Science | W | 8 KP | 4G + 1A | A. Bandeira, A. Maillard | |
401-3931-00L | Responsible Machine Learning with Insurance Applications | W | 4 KP | 2G | M. Mayer, C. Lorentzen-Geiser | |
252-0535-00L | Advanced Machine Learning | W | 10 KP | 3V + 2U + 4A | J. M. Buhmann | |
252-3005-00L | Natural Language Processing | W | 7 KP | 3V + 3U + 1A | R. Cotterell | |
227-0423-00L | Neural Network Theory | W | 4 KP | 2V + 1U | H. Bölcskei | |
263-3210-00L | Deep Learning | W | 8 KP | 3V + 2U + 2A | T. Hofmann, N. Perraudin | |
263-5210-00L | Probabilistic Artificial Intelligence | W | 8 KP | 3V + 2U + 2A | A. Krause | |
263-5300-00L | Guarantees for Machine Learning | W | 7 KP | 3V + 1U + 2A | F. Yang | |
263-2400-00L | Reliable and Trustworthy Artificial Intelligence | W | 6 KP | 2V + 2U + 1A | M. Vechev | |
263-5056-00L | Applications of Deep Learning on Graphs | W | 4 KP | 2G + 1A | M. Kuznetsova, G. Rätsch |
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