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Deep Unsupervised Learning ist ein spannendes, aufstrebendes Forschungsgebiet im Bereich der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens, dessen Ziel darin besteht, Systeme zu entwickeln, die aus unbeschrifteten Daten lernen können. Solche Systeme ahmen die natürliche menschliche Intelligenz weitgehend nach, indem sie Muster in Daten finden, ohne Anweisungen, wonach zu suchen ist.

Dieses Modul stellt einen wichtigen Kern für alle Hardcore-Programmierer dar, mit sehr starken Voraussetzungen und hervorragenden Kenntnissen der Programmiersprachen Java und C#. Daher werden die Studierenden nach erfolgreichem Abschluss des Moduls ausnahmslos Zeuge ihres eigenen Wissenssprungs, indem sie sowohl die Programmiersprache Kotlin als auch die Android-Mobilarchitektur lernen. Der Hauptzweck und das Ziel dieses Moduls ist die richtige und gründliche Einführung in die Entwicklung mobiler Anwendungen. Aufgrund der ständig wachsenden Popularität, der weit verbreiteten Nutzung, der Vielfalt der Zielgeräte und der Open-Source-Natur wurde Android als Plattform und Kotlin als Programmiersprache gewählt. Das Android-Ökosystem besteht aus 4 Säulen, an die sich die Schüler sehr gewöhnen müssen – Aktivität, Service, Broadcast-Empfänger und Inhaltsanbieter. Mit angemessenen Kenntnissen des Ökosystems, der Verwendung von mobilorientierten Bibliotheken und der Einhaltung der neuesten Entwicklungsstandards sowie der fortschrittlichen und anspruchsvollen Nutzung von Kotlin sind die Studenten in der Lage, ein hochskalierbares Projekt zu liefern, das als persönlicher Rahmen für die Entwicklung von Android-Anwendungen dienen kann.

Worst and average case analysis. Recurrences and asymptotics. Efficient algorithms for sorting, searching, and selection. Data structures: binary search trees, heaps, hash tables. Algorithm design techniques: divide-and-conquer, dynamic programming, greedy algorithms, amortized analysis, and randomization. Algorithms for fundamental graph problems: minimum-cost spanning tree, connected components, topological sort, and shortest paths. Possible additional topics: network flow, and string searching. Prerequisite: 103 or 103B; 109 or STATS 116.

Im Sommerkurs „Feeding the Billions: Challenges and Innovation in Food and Water Security“ erkunden die Teilnehmer eine Vielzahl von Ansätzen zur Ernährungs- und Wassersicherheit, die von internationalen politischen Vereinbarungen bis hin zu gemeinschaftsbasierten Aktivitäten reichen.

Machen Sie sich bereit, die Zukunft des High-Performance Computing (HPC) und der künstlichen Intelligenz (KI) und ihren Einfluss auf unsere Lebens-, Arbeits- und Lernweise mit der HPC-AI Summer Seminar Series des Stanford High-Performance Computing Center und des HPC-AI Advisory Council zu erkunden. Dieser 1-Einheiten-Kurs soll praktische Einblicke und Denkanstöße bieten und Themen von großer gesellschaftlicher Bedeutung diskutieren.

Dieser Sommerkurs führt die Studierenden in die praktische Anwendung von KI, insbesondere generativer KI-Modelle, in verschiedenen Geschäftsfunktionen ein. Die Studierenden lernen, wie sie KI-gestützte Tools und Techniken nutzen können, um Innovationen voranzutreiben, Geschäftsabläufe zu verbessern und Wettbewerbsvorteile zu erzielen. Durch Fallstudien und praktische Projekte erhalten die Studierenden ein umfassendes Verständnis dafür, wie KI-Lösungen in einem Geschäftskontext effektiv implementiert und verwaltet werden können.

In unserem Zeitalter der aufkeimenden intelligenten Technologie und Automatisierung erkennen wir bereits das transformative Potenzial von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen in so unterschiedlichen Bereichen wie Finanzen, Medizin und Fertigung. Dieser Kurs bietet eine praktische Einführung in dieses zukunftsorientierte Forschungsgebiet.

Von den Teilnehmern der CAS-Kurse für Informatik wird erwartet, dass sie über einen Laptop verfügen, auf dem eine aktuell unterstützte Version von Microsoft Windows, Mac OS X oder Linux ausgeführt werden kann. Die Teilnehmer müssen ihren Laptop mit in den Unterricht bringen.

Der Schwerpunkt dieses interdisziplinären Kurses liegt auf der Verbesserung des Verständnisses des Gesundheitssystems, der sozialen, umweltbedingten und verhaltensbezogenen Faktoren, die sich auf die Gesundheitsversorgung auswirken, sowie auf der Verbesserung der Fähigkeit der Studierenden, in interdisziplinären Teams zu arbeiten.

In der Sportphysiologie werden diese und weitere Fragen erörtert und schließlich die Prinzipien aufgedeckt, die bestimmen, wie unser Körper auf verschiedene Formen von Stress (wie Sport) reagiert.

Dieser Kurs fördert das Verständnis der Studierenden für das Big-Data-Ökosystem und aktuelle Trends, beleuchtet die Herausforderungen von Big Data, ermöglicht es den Studierenden, bedarfsgerechte Big-Data-Anwendungen zu erstellen und zeigt ihnen, wie sie fortgeschrittene Analyseprobleme mit Big Data unter Verwendung modernster Technologien lösen können.

Der Summer Junior in Creativity and Artificial Intelligence ist ein Kurs in englischer Sprache, der Sie dazu einlädt, die enormen Möglichkeiten der künstlichen Intelligenz zur Entwicklung und Verbesserung Ihrer kreativen Projekte zu erkunden. In einem Kontext, in dem digitale Werkzeuge die Art und Weise, wie Ideen generiert und entwickelt werden, verändern, wird diese Erfahrung Ihnen ein allgemeines Wissen über das Universum der generativen KI und einige ihrer Anwendungen im Bereich der Kreativität bieten.

Einführende Biochemie mit Schwerpunkt auf Struktur/Funktion und Anwendungen in Medizin, Ernährung und Biotechnologie, einschließlich Säure-/Basenchemie, Proteinstruktur, Enzymmechanismen, Thermodynamik und Kinetik; Struktur/Funktion und Informationsübertragung von Nukleinsäuren, Kohlenhydrate und Kohlenhydratstoffwechsel, Lipide und Lipidstoffwechsel sowie Bioenergetik des oxidativen Energiestoffwechsels.