Klausuraufgaben Marketing & Medien, SS-2024, Prof. Dr. Dr. Peter Kürble
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Course
Marketing & Medien
Institution
FOM Hochschule Für Oekonomie Und Management
Das Dokument zeigt die Klausuraufgaben aus der Prüfung im Sommersemester 2024 im Modul Marketing & Medien bei Prof. Dr. Dr. Peter Kürble an der FOM.
Neben der Punktegebung ist ebenfalls erklärt, wie die Klausur in etwa aufgebaut sein wird und was zu berücksichtigen ist.
Klausuraufgaben WS/2024
-Einführung in die Verfahren Künstlicher Intelligenz-
Dozent: Prof. Dr. Michael Colombo
Infos Vorab:
Anders als andere Klausuren ist die Klausur von Prof. Dr. Michael Colombo auf ein Maximum von 45
Punkten ausgelegt. Die Zeit von 90min bleibt, wodurch je Punkt etwa 2 min Bearbeitungszeit
vorgesehen sind.
Die Klausur ist in 3 Blöcke unterteilt. Diese geben jeweils 15 Punkte und sind für eine
Bearbeitungszeit von je 30 Min gedacht.
Der Erste Block besteht aus 15 Mul ple Choice Fragen – Hier ist i.d.R. eine rich ge Antwort aus 4
Antwortmöglichkeiten zu nennen. Der Zweite Block besteht aus zwei Textaufgaben, in denen
abgewandelte Formen der Gruppen oder Übungsaufgaben aus den Skripten und Vorlesungen
wideraufgegriffen werden. Der Dri e Block ist eine Art Transferaufgabe, bei der erworbenen
Kenntnisse aus der Vorlesung an einem reellen Beispiel umgesetzt werden.
Im Folgenden finden sich Beispielha e Aufgaben, wie Sie in einer vergangenen Klausur vorgekommen
sind.
1. Block: Mul ple-Choice (15x 1 Punkt = 15 Punkte)
Bei den Mul ple-Choice-Aufgaben 1–15 ist jeweils immer eine Aussage rich g. Für jede der Aufgaben
gibt es 1 Punkt.
1. Welche Aussage ist rich g? Maschinelles Lernen...
a. findet und generalisiert Muster in einem Datensatz
b. Erfordert große Datenmengen für das Modelltraining
c. erfordert die Überwachung durch einen Data Scien st
d. erfordert Zielwerte, die sogenannten 'Labels'
2. Welche Aussage ist rich g? Die Inferenz ist glaubwürdig, wenn...
a. die Merkmalswerte über das Trainingsintervall hinausgehen
b. die Zahl der Modellparameter größer ist, als die Zahl der Trainingsdatensätze
c. die Merkmalswerte durch die Trainingsdaten repräsen ert werden
d. der Merkmalsvektor hinreichend groß ist
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