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» participants need to register
till October 14th «
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 First der 6/14.te Oktober (F&L-Praktikum/allgemein)
Gasthörer müssen sich ebenfalls anmelden.
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
Organisatorisches
Erfahrungen mit Programmieren wird vorausgesetzt.
Der Lerninhalt wird von Grund auf vermittelt, allerdings
wird das Tempo vergleichsweise zügig sein.
| Vorlesung
| Di, Fr 10-12 Phys __.401
| Start: Di, 15. Oktober 2024
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| Übungen
| TBA
| Start: zweite Semesterwoche
Ort: TBA
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- Die normalen (wöchentlichen) Übungsblätter werden
in den Tutorien besprochen, sie sollen aber nicht eingereicht
werden. Die wöchentlichen Übungen zählen auch nicht
für den Schein.
- Es besteht Präsenzpflicht in den Übungen;
maximal zweimaliges Fehlen.
- Es wird empfohlen, in (festen) Gruppen von bis zu 3 Studenten
zusammenzuarbeiten. Sowohl für die Übungen, wie
auch für die Semesterprojekte.
- Eingereichte Programme
müssen voll funktionstüchtig und kommentiert sein.
- Für den Schein sind die Semesterprojekte zu machen.
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Semesterprojekte
- Es wird vier Semesterprojekte geben. Typischerweise sind diese
diese innerhalb von drei Wochen zu bearbeiten und einzureichen.
- Bei der Besprechung muss jeder aus der abgebenden Gruppe in der
Lage sein, das Projekt zu erklären.
- Pflicht
Für den Schein gelten die folgende Bedingungen:
- 3 von 4 Semesterprojekte.
- Das 4. Semesterprojekt ist dabei Pflicht.
- Anwesenheitspflicht bei der Besprechung des 4. Projekts.
- Für das 4. Semesterprojekt gibt es zwei Möglichkeiten:
- Mit ML die Strategie von einem vorgegebenen Spiel zu optimieren.
Details werden später bekanntgegeben. Bei der Besprechung wird
es ein Mini-Tournament der eingereichten Programme geben.
- Sich ein eigenes Projekt ausdenken. Dieses kann auch gerne
in eine experimentelle oder theoretische Arbeitsgruppe am
Fachbereich eingebettet sein. Eigene Projektvorschläge benötigen
einen ausgearbeiteten Projektplan, der von uns genehmigt werden
muss.
- Termine:
Projekt 1: 21. Okt. 2024 – 11. Nov. 2024
Projekt 2: 12. Nov. 2024 – 2. Dez. 2024
Projekt 3: 3. Dez. 2024 – 13. Jan. 2025
Projekt 4: 13. Jan. 2025 – 3. Feb. 2025
- Details zur Abgabe werden später bekanntgegeben.
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Prüfungen
- Für das Forschungs- und Laborpraktikums ist der
Schein unbenotet. In diesem Fall ist keine
Prüfung abzulegen.
- Falls die Vorlesung als benotetes Wahlpflichtfach belegt wird,
ist eine Prüfung notwendig.
- Modus und Termin wird noch bekanntgegeben.
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Übungen / Semesterprojekte
Tutoren
- Daniel Nevermann; Phys 1.141
click to show email [Leitung]
- Max Hansen
click to show email
- Alexander Lasar
click to show email
- Marius Möller
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Supplementary Material
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