Verwaltung der Modulhandbücher

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Interaktive Modulhandbücher
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Einführung
1: Informatik 1
- Programmieren
- Programmieren Übung
- Theoretische Informatik
1: Mathematik 1
- Mathematik 1
- Mathematik 1 Übung
1: Mediengestaltung
- Mediengestaltung
- Mediengestaltung Übung
1: Sprachkompetenz
- Englisch
2: Informatik 2
- Algorithmen und Datenstrukturen
- Algorithmen und Datenstrukturen Übung
2: Interfacedesign
- Interfacedesign
- Interfacedesign Übung
2: Mathematik 2
- Analysis
- Statistik
2: Medientechnik
- Medientechnik
- Medientechnik Labor
2: Softwareprojekt
- Softwareprojekt
- Softwareprojekt Übung
3: Betriebssysteme
- Betriebssysteme
- Systemnahes Programmieren Labor
3: Betriebswirtschaftslehre und IT-Service-Management
- Betriebswirtschaftslehre
- IT-Service-Management
3: Datenbanken und Kommunikationsnetze 1
- Datenbanken 1
- Datenbanken 1 Übung
- Kommunikationsnetze 1
- Kommunikationsnetze 1 Labor
3: Medienprojekt 1
- Medienprojekt 1
- Medienprojekt 1 Übung
3: Verteilte Systeme 1
- Verteilte Systeme 1
- Verteilte Systeme 1 Labor
4: Praxistätigkeit
- Praxissemester
4: Praxisvor- und -nachbereitung
- Praxisnachbereitung
- Praxisvorbereitung
5: Computergrafik und Computer Vision
- Computer Vision
- Computergrafik
- Computergrafik Labor
5: Datenbanken und Kommunikationsnetze 2
- Datenbanken 2
- Kommunikationsnetze 2
5: IT-Sicherheit
- IT-Sicherheit
- IT-Sicherheit Übung
5: Softwareengineering und Verteilte Systeme
- Softwareengineering
- Softwareengineering Labor
- Verteilte Systeme 2
- Verteilte Systeme 2 Labor
5: Wahlpflichtfächer 1
- Advanced Topics in Computer Science
- App-Programmierung
- Bewegtbild
- Big Data Engineering
- Bildverarbeitung Labor
- Business Intelligence
- Cloud Computing
- Datenschutzfördernde Technologien
- Digitale Transformation & digitales Marketing
- ERP-Systeme mit Laborübungen
- Einführung in das Maschinelle Lernen mit Übung
- Einführung in die Angewandte Kryptographie
- Embedded Software
- Game Programming
- IT-Sicherheitsmanagement
- Malware-Entwicklung und Malware-Analyse
- Mathematik für Maschinelles Lernen
- Parallele Systeme
- Philosophie und Theorie der Informatik
- Praxiskurs Empirische Softwaretechnik
- Projektive Geometrie
- Quantenforensik
- Rechnerarchitektur
- Secure Coding
- Seminar
- Social-Media-Redaktion
- User Research Methoden „Empathisch pragmatisch“
6: Kognitive Mensch-Maschine-Interaktion
- Kognitive Mensch-Maschine-Interaktion
- Kognitive Mensch-Maschine-Interaktion Übung
6: Medienprojekt 2
- Medienprojekt 2
- Medienprojekt 2 Übung
6: Projektarbeit
- Projektarbeit
6: Schlüsselkompetenzen
- IT- und Medienrecht
- Intercultural Communication
- Recht
6: Wahlpflichtfächer 2
- Aktuelle Sicherheitsthemen
- Augmented- und Virtual Reality
- Autonomes Fahren
- BSI-Grundschutz
- Cyberspionage
- Data Mining & Grundlagen Maschinelles Lernen 2
- Datenschutz nach DSGVO
- Digitale Audiosignalverarbeitung
- Embedded Software Labor
- Frameworks für Python
- Generative KI
- Geschäftsprozesse
- Grafisch-geometrische Algorithmen
- HKA-APP
- IT-Consulting
- In-Memory-Datenbanken
- Konzeption, Design und Präsentation von interaktiven Projekten
- Microservices
- Mikrotechnologie Labor
- Mobilkommunikation
- Modellbasierte Softwareentwicklung
- Moderne Serveranwendungen und Webapps mit TypeScript
- Offensive AI Security
- Planetary Health Challenges
- Praxiseinblicke IT-Sicherheit
- Predictive Modelling and Machine Learning
- RZ-Betrieb
- Robotics - Theory and Practice
- SAP-Zertifizierung
- Serious Games
- Sounddesign
- Spezielle Kapitel Datenbanken
- Spezielle Kapitel ERP
- Unternehmenssoftware aus der Cloud
- Visuelle Gestaltung in Videospielwelten
- Vorbereitung auf Quantencomputing
- Wir können auch anders - Active Hope
7: Abschlussarbeit
- Abschlussarbeit
7: Abschlussprüfung
- Abschlussprüfung
7: Wahlpflichtfächer 3
- ABAP-Programmierung
- Agentic Intelligence
- Ausgewählte Kapitel 1
- Ausgewählte Kapitel 2
- Cybercrime und IT-Forensik
- Echtzeitgrafik
- Embedded Firmware für das Internet of Things
- Ethical Hacking
- Führungskräftetraining
- Game AI
- Game Design
- High Performance Computing
- High Speed Karlsruhe
- Industrial AI
- InspirING
- KI in Cybercrime und IT-Forensik
- Künstliche Intelligenz in der Cybersicherheit
- Post-Quanten-Kryptographie
- Praktische Anwendung von Network Engineering und System Operations
- Projektmanagement
- Qualitätssicherung
- Seminar Digitaler Zwilling
- Smart Technologies
- Soziales Engagement
- Teamteaching
7: Wissenschaftliches Arbeiten
- Wissenschaftliches Arbeiten

Veranstaltung
Mathematik für Maschinelles Lernen

EDV-Bezeichnung
I W160

Lehrsprache
Deutsch

Dozent/in

M.Sc. Ahmad Assani
Prof. Dr.-Ing. Astrid Laubenheimer

Umfang (ECTS)
2,0

Umfang (SWS)
2,0

Art und Modus
Vorlesung

Wahlpflichtfach
Ja

Studieninhalte

In der Vorlesung werden mathematische Kenntnisse vertieft, die für Maschinelles Lernen erforderlich sind.

Lineare Algebra: Matrizenrechnung, Lineare Abbildungen, Transformationen, Affine Räume
Analytische Geometrie: Vektorrechnung, Projektionen, Orthogonalisierung
Matrizen: Eigenwerte und Eigenvektoren, Diagonalisierbarkeit der Matrizen
Multivariate Analysis: Partielle Ableitungen, Gradienten, Jakobian, Extremwerte und Sattelpunkte, Multivariate Taylor-Reihe
Stochastik und Statistik: Diskrete und stetige Zufallsvariablen, Multivariate Statistik

Empfohlene Literatur

Deisenroth M.P., Faisal A.A., Ong C.S. Mathematics for Machine Learning

Anmerkungen

Prüfungsleistungen
(Kl/90 o. MP/20) (benotet)

Link zu weiterführenden Informationen (z.B. Ilias)
https://ilias.h-ka.de/goto.php?target=crs_817723&client_id=HSKA

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SPO-Nummer	Deutsch	Letzte Änderung
6		SoSe 2025
5		SoSe 2025

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