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2017FS: 02715 R&D Workshop

  
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2017FS: 03035/33035 Future User Interfaces (FUI): multimodal, plastic and natural

  
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2017FS: 03730 Seminar Interdisciplinary Issues in ICT

  
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2017FS: 11716 Scientific Reading in Computer Networks

  
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2017FS: 11717 Scientific Writing in Computer Networks

  
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2017FS: 11719 Seminar Communication and Distributed Systems

  
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2017FS: 12027/62027 Concurrency: Multi-core Programming and Data Processing

  
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2017FS: 12083/62083 Cloud Computing

  
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2017FS: 12089/32089 Applied Coding and Information Theory

  
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2017FS: 13724/43724 Seminar Foundations of Dependable Systems II

  
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2017FS: 21025 Compiler Construction

  
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2017FS: 21728 Seminar Software Composition

  
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2017FS: 32079/62079 Statistical Learning Methods

  
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2017FS: 33006 Design and Graphics Programming for Game Development

  
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2017FS: 33082/63082 Pattern Recognition

  
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2017FS: 33722 Seminar Data Visualization

  
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2017FS: 33727 Seminar Scientific Communication in Document Image Analysis: Reading, Writing, and Presentation Skills

  
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2017FS: 41026 Complexity Theory

  
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2017FS: 41090 Working Group Operations, Sets, and Types

  
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2017FS: 41726 Seminar Logic and Theoretical Computer Science

  
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2017FS: 47725 Seminar Logic and Information

  
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2017FS: 52028 EGovernment Frameworks

  
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2017FS: 53038 Quantitative Models in Revenue Management

  
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2017FS: 53066 Transportation Logistics: Quantitative Models and Methods

  
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2017FS: 63091 Social Media Analytics

-Description: The course will cover techniques and algorithms to analyze the structure of large social networks, and to identify their main properties. We start by introducing the basic concepts of social media analytics. Next, the course will delve into studying the main measures and models used for social media networks and techniques applied to identify communities. Then, the course will cover social media application topics, including diffusion/influence in social networks, crowdsourcing on the web, social recommendation and location-based social media. -Learning outcomes: On successful completion of this course, you will be able to: - Analyze a social media networks and identity their main properties - Understand how to apply clustering techniques to detect communities - Apply matrix factorization/decomposition techniques on social media networks - Boost recommendation systems using social networks - Identify the main characteristics of human mobility in social networks and their applications.
Veranstaltungszeitraum: 21. Feb 2017 - 30. Mai 2017  
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