Nummer

INF3657 		Titel

Maschinelles Lernen 		Art der Vorlesung

Wahlpflicht
ECTS 3
Arbeitsaufwand
- Kontaktzeit
- Selbststudium
Arbeitsaufwand:
90 h
Kontaktzeit:
30 h / 2 SWS
Selbststudium:
60 h
Veranstaltungsdauer 1 Semester
Häufigkeit des Angebots Im Wintersemester
Unterrichtssprache Deutsch
Prüfungsform

Vortrag und Ausarbeitung
Lehrform(en) Proseminar
Inhalt

Maschinelle Lernverfahren spielen eine wichtige Rolle bei der Datenanalyse und Modellierung sowohl in der Industrie als auch in der Forschung. Diese Verfahren können Modelle aus Daten erlernen und diese auf unbekannte Instanzen anwenden. Beispiele für die praktische Anwendung sind z.B. Schrifterkennung, Bilderkennung, Warenkorbanalysen, Spamfilter, oder Eigenschaftsvorhersa- ge chemischer Verbindungen. Es werden grundlegende maschinelle Lernverfahren, ihre theoretischen Grundlagen und deren praktischen Anwendung vorgestellt. Zudem werden Validierungsstrategien und Parameteroptimerungsmethoden vorgestellt.
Qualifikationsziele

Die Studierenden lernen neben den fachlichen Kompetenzen des Proseminars auch die wissenschaftliche Analyse eines Themas, Vorbereitung eines wissenschaftlichen Vortrags, Vortragsdurchführung, Kommunikation mit Zuhörern, kritischen wissenschaftlichen Diskurs und Verfassen einer wissenschaftlichen Abhandlung zu ihrem Seminarthema.
Vergabe von Leistungspunkten/Benotung
Lehrform
Status
SWS
LP
Prüfungsform
Prüfungsdauer
Benotung
Berechnung
Modulnote (%)
Teilnahmevoraussetzungen Es gibt keine besonderen Voraussetzungen.
Dozent/in
Literatur / Sonstiges

Literatur wird in der Vorbesprechung angegeben.
Zuletzt angeboten nicht bekannt
Geplant für derzeit nicht geplant
Zugeordnete Studienbereiche INFM1510, MEINFM1510