101-0522-10L  Doctoral Seminar Data Science and Machine Learning in Civil, Env. and Geospatial Engineering

SemesterFrühjahrssemester 2021
DozierendeB. Soja, E. Chatzi, F. Corman, O. Fink, I. Hajnsek, M. A. Kraus, M. Lukovic, K. Schindler, M. J. Van Strien
Periodizitätjedes Semester wiederkehrende Veranstaltung
LehrspracheEnglisch
KommentarNumber of participants limited to 21.



Lehrveranstaltungen

NummerTitelUmfangDozierende
101-0522-10 SDoctoral Seminar Data Science and Machine Learning in Civil, Env. and Geospatial Engineering Für Fachstudierende und Hörer/-innen ist eine Spezialbewilligung der Dozierenden notwendig.
Remark: No course on 07.04.2021 (ETH Easter break).
The lecturers will communicate the exact lesson times of ONLINE courses.
2 Std.
Mi/114-16ON LI NE »
B. Soja, E. Chatzi, F. Corman, O. Fink, I. Hajnsek, M. A. Kraus, M. Lukovic, K. Schindler, M. J. Van Strien

Katalogdaten

KurzbeschreibungCurrent research in machine learning and data science within the research fields of the department. The goal is to learn about current research projects at our department, to strengthen our expertise and collaboration with respect to data-driven models and methods, to provide a platform where research challenges can be discussed, and also to practice scientific presentations.
Lernziel- learn about discipline-specific methods and applications of data science in neighbouring fields
- network people and methodological expertise across disciplines
- establish links and discuss connections, common challenges and disciplinespecific differences
- practice presentation and discussion of technical content to a broader, less specialised scientific audience
InhaltCurrent research at D-BAUG will be presented and discussed.
Voraussetzungen / BesonderesThis doctoral seminar is intended for doctoral students affiliated with the Department of Civil, Environmental and Geomatic Engineering. Other students who work on related topics need approval by at least one of the organisers to register for the seminar.

Participants are expected to possess elementary skills in statistics, data
science and machine learning, including both theory and practical modelling and implementation. The seminar targets students who are actively working on related research projects.

Leistungskontrolle

Information zur Leistungskontrolle (gültig bis die Lerneinheit neu gelesen wird)
Leistungskontrolle als Semesterkurs
ECTS Kreditpunkte1 KP
PrüfendeB. Soja, E. Chatzi, F. Corman, O. Fink, I. Hajnsek, M. A. Kraus, M. Lukovic, K. Schindler, M. J. Van Strien
Formunbenotete Semesterleistung
PrüfungsspracheEnglisch
RepetitionRepetition nur nach erneuter Belegung der Lerneinheit möglich.
Zusatzinformation zum PrüfungsmodusUngraded semester performance. Presence is mandatory to pass the
seminar. Every participant has to present his/her reseach.

Lernmaterialien

Keine öffentlichen Lernmaterialien verfügbar.
Es werden nur die öffentlichen Lernmaterialien aufgeführt.

Gruppen

Keine Informationen zu Gruppen vorhanden.

Einschränkungen

Allgemein : Für Fachstudierende und Hörer/-innen ist eine Spezialbewilligung der Dozierenden notwendig
PlätzeMaximal 21
VorrangDie Belegung der Lerneinheit ist nur durch die primäre Zielgruppe möglich
Primäre ZielgruppeDoktorat Bauingenieurwissenschaften (114102)
Doktorat Umweltingenieurwissenschaften (114202)
Doktorat Geomatik (114302)
WartelisteBis 17.02.2021

Angeboten in

StudiengangBereichTyp
Doktorat Departement Bau, Umwelt und GeomatikWeitere AusbildungsangeboteWInformation