Nummer

ML-4502 		Titel

Machine learning methods for scientific discovery 		Lehrform(en)

Seminar
ECTS 3
Arbeitsaufwand
- Kontaktzeit
- Selbststudium
Arbeitsaufwand:
90 h
Kontaktzeit:
30 h / 2 SWS
Selbststudium:
60 h
Veranstaltungsdauer 1 Semester
Häufigkeit des Angebots Unregelmäßig
Unterrichtssprache Englisch
Prüfungsform

Mündlicher Vortrag, schriftlicher Bericht
Inhalt

In diesem Seminar werden wir aktuelle und klassische Forschungsarbeiten diskutieren, die Methoden des maschinellen Lernens für Anwendungen in den Naturwissenschaften beschreiben. Aus methodischer Sicht wird ein besonderer Schwerpunkt auf "simulationsbasierten Inferenzansätzen" liegen, da diese eine Brücke zwischen datengetriebenen maschinellen Lernmethoden und theoriegetriebener wissenschaftlicher Modellierung bilden, sowie auf latent-variablen Modellen zur Ableitung dynamischer Systeme aus Daten.
Qualifikationsziele

Die Studierenden sind in der Lage, aktuelle Forschungsarbeiten in diesem Forschungsbereich zu lesen und zu reflektieren. Sie können die Beiträge einer solchen Arbeit kritisch beurteilen. Sie können aktuelle Forschungsergebnisse vor anderen Studierenden und Forschern präsentieren und Forschungsdiskussionen leiten. Sie können die Ergebnisse einer Arbeit in Form eines schriftlichen Forschungsberichts zusammenfassen und bewerten.
Vergabe von Leistungspunkten/Benotung
Lehrform
Status
SWS
LP
Prüfungsform
Prüfungsdauer
Benotung
Berechnung
Modulnote (%)
Seminar
S
o
2
3.0
H, R
30
b
199
Teilnahmevoraussetzungen Es gibt keine besonderen Voraussetzungen.
Dozent/in Macke
Literatur / Sonstiges

Will be announced in the first meeting / Basic knowledge probabilistic machine learning
Zuletzt angeboten Wintersemester 2021
Geplant für Sommersemester 2023
Zugeordnete Studienbereiche INFO-INFO, MEDI-APPL, MEDI-INFO, MEDZ-SEM, ML-CS, ML-DIV