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» Maschinelles Lernen -
Python - KI Kompetenzen «
» 2024 physics Nobel Price
for machine learning, Hopfield & Hinton «
Anmeldung
Diese Vorlesung kann entweder als Wahlpflichtfach
mit 8 CP belegt werden,
oder als Teil des
Forschungs- und Laborpraktikums. In diesem Fall
werden 6 CP angerechnet.
- Als Teil des Forschungs- und Laborpraktikums
muss man sich »zwei Mal« anmelden:
- Zuerst über die entsprechende
Webseite des Forschungs- und Laborpraktikums.
- Zudem über die
Olat Seite dieser Vorlesung.
- Die Anmeldung als Wahlpflichtfach erfolgt direkt über die
Olat Seite vom ML Primer.
- Die Fristen des F&L-Praktikums sind zu beachten.
Im Rahmen des Forschungs- und Laborpraktikums kann diese
Vorlesung sowohl im Bachelor-, als aus im Master-Studium
gewählt werden, insgesamt aber nur ein Mal.
- Auch die Eintragung in die Tutorien erfolgt über die
Olat Seite von diesem Kurs.
Dies sollte bis einschließlich
der ersten Vorlesungstunde erfolgen.
Inhalt
Es wird eine Einführung in die Methoden und Konzepte
des modernen Maschinellen Lernens (ML) angeboten.
Ein wesentlicher Schwerpunkt liegt auf der
praktischen Umsetzung.
- Python dominiert Coding in ML. Daher wird es eine
kompakte Einführung in Python und PyTorch geben.
- Programmieren von Konzepten und Anwendungen wird
ein zentraler Bestandteil der Übungen sein. Idem
für die Semesterprojekte.
ML entwickelt sich schnell.
Teilnehmer sollten am Ende des Kurses in der Lage sein, ihre
Kenntnisse im ML eigenständig auf dem Laufenden zu halten.
Allgemeine Informationen
Die Vorlesung ist auf Deutsch oder Englisch, das Skript auf Englisch.
Das Skript, welches als html Slides zeitnah hochgeladen wird, enthält
zahlreiche Progamme, die zum Herunterladen und freier Weiterverwendung
zur Verfügung stehen. Ausgenommen von dieser Lizenz sind
Programme Dritter.
Skript
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