Suchergebnis: Lerneinheiten im Herbstsemester 2023

Findet dieses Semester nicht statt.

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Registration in this class requires the permission of the instructors.
Preference is given to students in the MSc EEIT.

Up until FS2022 offered as Deep Learning for Autonomous Driving

Findet dieses Semester nicht statt.

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.

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Der Kurs muss direkt an der UZH als incoming student belegt werden.
UZH Modulkürzel: MFOEC207

Beachten Sie die Einschreibungstermine an der UZH:
https://www.uzh.ch/cmsssl/de/studies/application/deadlines.html

Particularly suitable for students of D-INFK, D-ITET, D-MTEC.

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This is the optional course project for "Building a Robot Judge: Data Science for the Law."

Please register only if attending the lecture course or with consent of the instructor.

Some programming experience in Python is required, and some experience with text mining is highly recommended.

Registration in this class requires the permission of the instructors. Class size will be limited to available lab spots.
Preference is given to students that require this class as part of their major.

Information for UZH students:
Enrolment to this course unit only possible at ETH. No enrolment to module INI404 at UZH.
Please mind the ETH enrolment deadlines for UZH students: Link

Particularly suitable for students of D-INFK, D-MATH.

Particularly suitable for students of D-INFK and in the MSc Data Science

Students are required to have basic knowledge in inferential statistics, such as regression models.

No enrolment to this course at ETH Zurich. Book the corresponding module directly at UZH as an incoming student.
UZH Module Code: DINF2039

Mind the enrolment deadlines at UZH:
https://www.uzh.ch/cmsssl/en/studies/application/deadlines.html

Only for Data Science MSc, Programme Regulations 2023.

Findet dieses Semester nicht statt.

Up until FS2022 offered as Deep Learning for Autonomous Driving

Findet dieses Semester nicht statt.

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.

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Dieser theoretisch ausgerichtete Teil QIP I bildet zusammen mit dem experimentell ausgerichteten Teil 402-0448-02L QIP II, die beide im Herbstsemester angeboten werden, im Master-Studiengang Physik das experimentelle Kernfach "Quantum Information Processing" mit total 10 ECTS-Kreditpunkten.

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Only for Data Science MSc, Programme Regulations 2017.

The deadline for deregistering expires at the end of the second week of the semester. Students who are still registered after that date, but do not attend the seminar, will officially fail the seminar.

The deadline for deregistering expires at the end of the second week of the semester. Students who are still registered after that date, but do not attend the seminar, will officially fail the seminar.

The deadline for deregistering expires at the end of the third week of the semester. Students who are still registered after that date, but do not attend the seminar, will officially fail the seminar.

The deadline for deregistering expires at the end of the second week of the semester. Students who are still registered after that date, but do not attend the seminar, will officially fail the seminar.

The deadline for deregistering expires at the end of the fourth week of the semester. Students who are still registered after that date, but do not attend the seminar, will officially fail the seminar.

Maximale Teilnehmerzahl: 24.
Hauptsächlich für Studierende der Bachelor- und Master-Studiengänge Mathematik, welche nach der einführenden Lerneinheit 401-2604-00L Wahrscheinlichkeit und Statistik (Probability and Statistics) mindestens ein Kernfach oder Wahlfach in Statistik besucht haben. Das Seminar wird auch für Studierende der Master-Studiengänge Statistik bzw. Data Science angeboten.

Zur Master-Arbeit wird nur zugelassen, wer:

 das Bachelor-Studium erfolgreich abgeschlossen hat;
 allfällige Auflagen für die Zulassung zum Studiengang erfüllt hat
 in der Kategorie "Kernfächer" mindestens 50 KP erworben hat, darunter die je minimal erforderlichen 16 KP in den Unterkategorien "Datenanalyse"
sowie "Datenmanagement und Datenverarbeitung" und
 in der Kategorie "Data Science Projektkurs" die erforderlichen 14 KP erworben hat.