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Liebe Studierende,
um die Ausbreitung des Coronavirus zu verlangsamen und uns alle zu schützen, ist der Beginn der Lehrveranstaltungen im Sommersemester 2020 verschoben. Der Lehrbetrieb in Präsenzform wird mit sofortiger Wirkung ohne Ausnahme eingestellt. Die Lehr- und Arbeitsräume für Studierende sind geschlossen. Detaillierte Hinweise entnehmen Sie bitte unserer Corona-Website: www.uni-weimar.de/coronavirus
Wir freuen uns, Ihnen natürlich weiterhin die Online-Serviceangebote des bison-Portals zur Verfügung stellen zu können. Auch möchten wir Sie darauf hinweisen, dass enorme Anstrengungen unternommen werden, um die Lernplattform moodle für online-Angebote auszubauen.
Bitte folgen Sie in Ihrem eigenen Interesse und dem anderer Menschen den Anweisungen und Hinweisen von Land, Stadt und Universität. Schützen Sie sich und andere und bleiben Sie gesund! Wir freuen uns auf Sie, sobald der Semesterbetrieb wieder aufgenommen werden kann.
Ihre Nachfragen erreichen uns gern über studium@uni-weimar.de
Ihr Dezernat Studium und Lehre

Ab sofort (27. April 2020) können Sie auf das aktualisierte Veranstaltungsverzeichnis des Sommersemesters 2020 zugreifen.

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SoSe 2020

Deep Learning for Code Completion - Einzelansicht

  • Funktionen:
Grunddaten
Veranstaltungsart Seminar SWS 2
Veranstaltungsnummer 418260007 Max. Teilnehmer/-innen 20
Semester WiSe 2018/19 Zugeordnetes Modul
Erwartete Teilnehmer/-innen
Rhythmus einmalig
Hyperlink  
Weitere Links https://www.uni-weimar.de/de/medien/professuren/medieninformatik/intelligente-softwaresysteme/lehre/
Sprache englisch
Termine Gruppe: [unbenannt]
  Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum Raum-
plan
Lehrperson Bemerkung fällt aus am Max. Teilnehmer/-innen
Einzeltermine anzeigen
Di. 09:15 bis 10:45 wöch. von 09.10.2018  Bauhausstraße 11 - Seminarraum 014      
Gruppe [unbenannt]:
 
 


Zugeordnete Personen
Zugeordnete Personen Zuständigkeit
Karge, André , Master of Science
Siegmund, Norbert, Prof., Dr.-Ing.
Studiengänge
Abschluss Studiengang Semester Leistungspunkte
Master Medieninformatik (M.Sc.), PV 29 - 2
Master Computer Science and Media (M.Sc.), PV 11 - 2
Master Human-Computer Interaction (M.Sc.), PV14 - 2
Master Human-Computer Interaction (M.Sc.), PV15 - 2
Master Computer Science for Digital Media (M.Sc.), PV 17 - 2
Master Human-Computer Interaction (M.Sc.), PV17 - 2
Master Computer Science for Digital Media (M.Sc.), PV 18 - 2
Zuordnung zu Einrichtungen
Intelligente Softwaresysteme
Fakultät Medien
Inhalt
engl. Beschreibung/ Kurzkommentar

Deep Learning for Code Completion

In this interactive seminar, students will learn the current state of the art in code completion, API suggestion, auto repair, and program synthesis. The main focus will be on advanced machine-learning techniques involving natural language processing, neural nets, and genetic algorithms.

The students will read 2-4 papers, extract the key ideas, and present them to their colleagues. Depending on the papers and tasks, the students will either implement the networks or write a summary report about them.

Voraussetzungen

Introduction to Machine Learning or Search-Based Software Engineering or Machine-Learning for Software Engineering

Leistungsnachweis

Erfolgreicher Vortrag + Ausarbeitung

Zielgruppe

M.Sc. Medieninformatik / Computer Science and Media / Computer Science for Digital Media

M.Sc. Human-Computer Interaction


Strukturbaum
Keine Einordnung ins Vorlesungsverzeichnis vorhanden. Veranstaltung ist aus dem Semester WiSe 2018/19 , Aktuelles Semester: SoSe 2020

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