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This is a summary of the lecture by Prof. Dr. Thorsten Strufe at KIT. The summary is organized as toggles, meant to help active review. PrivacyDefinitionsPrivacy dictionary definitionthe quality or state of being apart from company or observation : seclusion freedom from unauthorized intrusion <one's right to privacy>⇒ right to be let alone CS definition of privacythe claim of individuals … to determine for themselves when, how, and what extent of information about them is communicated to others.

The lecture Machine Learning for the Natural Sciences promises to focus on applications of machine learning to natural sciences, especially physics and chemistry. However, most of the actual content is repeating machine learning basics, that is already in foundational lectures on machine learning. In the remaining time, a few interesting are presented, but sadly just very shallowly. There is also programming homework that counts for 1/3 of the final grade. This is nice, and I think more courses should do that.

Answers to self test questions for the lecture “Data Science I” at KIT. If you spot any errors, write me an e-mail or Discord message. Lecture 1: IntroductionGive examples of applications of clustering.Customer groups clustered based on bought productsUnsupervised malware family identificationOutlier DetectionDescribe a scenario from natural sciences, in which classification is useful: What are the attributes/class? How would you try to solve it?Flower family classification: Attributes (features)Color of different partsShape of different partsSize of different partsSolve it by training a multi-class NN with enough high quality training dataExplain the principle of the One Rule classifier.

Self test questions for the lecture “Machine Learning - Foundations and Algorithms” at KIT. Lecture 3: Model SelectionWhy is it a bad idea to evaluate your algorithm on the training set?Evaluating on the training set, rewards overfitting. Overfitting means learning training points by heart, instead of approximating the distribution the training points were drawn from. A trivial algorithm that just stores and queries all training points, has 100 % accuracy on the training set.

Self test questions for the lecture entrepreneurship at KIT. Session 1: IntroductionWhat is the activity of an entrepreneur according to Jean Baptiste Say?The entrepreneur shifts economic resources out of an area of lower and into an area of higher productivity. 🐎How does Joseph Schumpeter define “entrepreneurship”?Entrepreneurship is about new factor combinations leading to new products, production methods or new markets. It is about creative destruction. 🤯What are the career reasons of nascent entrepreneurs?

Mitschrift der Vorlesung Vertragsgestaltung am KIT, die von Rechtsanwalt Stephan Leipert als Gastdozent gehalten wird. Schaut auch auf seinem YouTube-Kanal vorbei. Markus Bilz hat ebenfalls eine Mitschrift auf seiner Webseite erstellt. Die Wiederholungsfragen habe ich in einem anderen Post beantwortet. Allgemeines # Klausur am 23.09.2021 12:00 Wissensfragen + Fälle (40/60) Fälle müssen nicht zwingend im Gutachtenstil. Aber gute Strukturierung Gesetze BGB HGB/GmbHG gegen Ende, wird aber im Gesetz abgedruckt Literatur: Vertiefend, nicht zwingend Schmittat, Einführung in die Vertragsgestaltung Moes, Grundlagen der Vertragsgestaltung Aderhold/Koch/Lenkaitis, Vertragsgestaltung Folien werden mit Passwort auf Anwaltshomepage Jedes mal ein anderes Überblicksvorlesung, keine Details Folien auf Webseite 1.

Antworten auf die Wiederholungsfragen der Vorlesung Vertragsgestaltung am KIT, die von Rechtsanwalt Stephan Leipert als Gastdozent gehalten wird. Schaut auch auf seinem YouTube-Kanal vorbei. Die Antworten stammen von mir und können Fehler enthalten. Falls solche auffallen sollten oder es andere Ergänzungen geben sollte, schreibt mir eine Mail an die Adresse im About. Die Antworten erscheinen mit einem Klick auf die Frage. Markus Bilz hat ebenfalls die Fragen auf seiner Webseite beantwortet.

Übersicht über die Themen. Ressourcen # LaTeX Mitschieb SS2021 LaTeX Mitschrieb SS2016 Graph Theorie YT Kanal von Sarada Herke

Übersicht über die Themen. (Textform für Sehgeschädigte) Zur Klausurvorbereitung habe ich viele der Ninety-Nine Haskell Problems und der Ninety-Nine Prolog Problems gemacht. Sehr ähnliche Probleme waren bereits in Altklausuren dran. Für alle die sich weitergehend mit dem Lambdakalkül auseinandersetzen wollen, sind Introduction to Lambda Calculus von Henk Barendregt und Erik Barendsen, sowie Lecture Notes on the Lambda Calculus von Peter Selinger lesenswert.

Die Vorlesung „Regelkonformes Verhalten im Unternehmensbereich“ am KIT gehört zum Modul „Governance, Risk & Compliance“ (Nebenfach Recht, Informatik Bachelor) und ist einziger Pflichtbestandteil, um spannende Vorlesungen wie Internetrecht hören zu können. Es besteht jedoch kein inhaltlicher Zusammenhang zwischen den Vorlesungen. Die Dozenten sind Berater bei Deloitte. Wichtig ist vor allem, den Zusammenhang zwischen verschiedenen Normen und Regelungen zu kennen. Hier der Versuch der Darstellung einiger Zusammenhänge in einem Bild. Die Vorlesung ist atypischer Weise für eine Rechtsvorlesung nicht nah an Gesetzestexten, sondern fasst eher Nomen in wenigen Schlagworten zusammen.