Moses - Architecture of Machine Learning Systems

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Modul / Version
#41078 / #2

Gültigkeit
Seit SoSe 2025

Verfügbare Sprache(n)
Englisch

Titel des Moduls
Architecture of Machine Learning Systems

Leistungspunkte
6

Modulverantwortliche*r
Böhm, Matthias

Benotung
Benotet

Prüfungsform
Schriftliche Prüfung

Lehrsprache(n)
Englisch

Zugehörigkeit

Fakultät
Fakultät IV

Institut
Institut für Softwaretechnik und Theoretische Informatik

Fachgebiet
34352900 FG Big Data Engineering

Prüfungsausschuss
Keine Angabe

Kontakt

Sekretariat
Keine Angabe

Ansprechpartner*in
Böhm, Matthias

E-Mail-Adresse
matthias.boehm@tu-berlin.de

Webseite
Keine Angabe

Diese Modulbeschreibung ist nicht oder nicht vollständig auf deutsch hinterlegt.

Es wird auf Wunsch trotzdem der Inhalt der unvollständigen Spracheversion angezeigt.

Lernergebnisse

Keine Angabe

Lehrinhalte

Keine Angabe

Modulbestandteile

Pflichtbereich

Die folgenden Veranstaltungen sind für das Modul obligatorisch:

Lehrveranstaltungen	Art	Nummer	Turnus	Sprache	SWS	ISIS	VVZ
Architecture of Machine Learning Systems	UE		SoSe	en	2
Architecture of Machine Learning Systems	VL		SoSe	en	3

ISIS-Kurssuche nach Veranstaltungen des Moduls

Arbeitsaufwand und Leistungspunkte

Architecture of Machine Learning Systems (UE):

Aufwandbeschreibung	Multiplikator	Stunden	Gesamt
Präsenzzeit	3.0	2.0h	6.0h
Vor-/Nachbereitung	1.0	80.0h	80.0h
			86.0h(~3 LP)

Architecture of Machine Learning Systems (VL):

Aufwandbeschreibung	Multiplikator	Stunden	Gesamt
Exam Preparation	1.0	30.0h	30.0h
Präsenzzeit	15.0	3.0h	45.0h
Vor-/Nachbereitung	15.0	1.0h	15.0h
			90.0h(~3 LP)

Der Aufwand des Moduls summiert sich zu 176.0 Stunden. Damit umfasst das Modul 6 Leistungspunkte.

Beschreibung der Lehr- und Lernformen

Keine Angabe

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung

Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme an den Lehrveranstaltungen:

Keine Angabe

Verpflichtende Voraussetzungen für die Modulprüfungsanmeldung:

Voraussetzung
Leistungsnachweis »Architecture of Machine Learning Systems - Programmieraufgabe«

Abschluss des Moduls

Benotung

Benotet

Prüfungsform

Schriftliche Prüfung

Sprache(n)

Englisch

Dauer/Umfang

90min

Dauer des Moduls

Für Belegung und Abschluss des Moduls ist folgende Semesteranzahl veranschlagt:
1 Semester.

Dieses Modul kann in folgenden Semestern begonnen werden:
Sommersemester.

Maximale teilnehmende Personen

Die maximale Teilnehmerzahl beträgt 250.

Anmeldeformalitäten

Keine Angabe

Literaturhinweise, Skripte

Skript in Papierform

Verfügbarkeit: nicht verfügbar

Skript in elektronischer Form

Verfügbarkeit: verfügbar

Literatur

Empfohlene Literatur
Matthias Boehm, Arun Kumar, Jun Yang: Data Management in Machine Learning Systems. Synthesis Lectures on Data Management, Morgan & Claypool Publishers 2019

Zugeordnete Studiengänge

Semester:

Zeige auch ausgelaufene Studiengänge und StuPOs

Diese Modulversion wird in folgenden Studiengängen verwendet:

Studiengang / StuPO	StuPOs	Verwendungen	Erste Verwendung	Letzte Verwendung
Computer Engineering (M. Sc.)	1	5	SoSe 2025	SoSe 2025
Computer Science (Informatik) (M. Sc.)	1	6	SoSe 2025	SoSe 2025
Elektrotechnik (M. Sc.)	1	3	SoSe 2025	SoSe 2025
Information Systems Management (Wirtschaftsinformatik) (M. Sc.)	1	2	SoSe 2025	SoSe 2025

Studierende anderer Studiengänge können dieses Modul ohne Kapazitätsprüfung belegen.

Sonstiges

Zuordnung Master: Studiengebiete Verteilte Systeme und Netze Data und Software Eng. Kognitive Systeme