Einführung in das maschinelle Lernen
Sommersemester 2024
| Umfang: | 3 SWS (2/1/0) |
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| Dozent: | Prof. Rafael Schaefer |
| Kursassistenten: | Dr. Martin Mittelbach, Muah Kim, Dr. Rick Fritschek |
| Lehrsprache: | Deutsch (mit teilweise englischem Material) |
| Abschluss: | Beleg |
| Einordnung: |
Bestandteil des Wahlpflichtmoduls Intelligente und kooperative Kommunikation (ET-12 10 22)
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| OPAL-Webseite: | https://bildungsportal.sachsen.de/opal/auth/RepositoryEntry/39191543818 |
Inhalt
Inhalt der Lehrveranstaltung ist eine Einführung in das maschinelle Lernen. Diese umfasst einen Überblick über grundlegende Strukturen, Konzepte und Algorithmen des maschinellen Lernens und des Deep Learnings einschließlich anwendungsbezogener Entwurfs-, Klassifikations- und Trainingsmethoden. Es werden typische und aktuelle Problemstellungen und Anwendungsbereiche des maschinellen Lernens diskutiert und einer kritischen Bewertung unterzogen. Es werden außerdem praktische Erfahrungen im Entwurf, dem Training und der Implementierung künstlicher neuronaler Netze für verschiedene Anwendungsgebiete unter Verwendung der Programmiersprache Python und der Open-Source-Programmbibliothek PyTorch vermittelt.
Es werden grundlegende Kenntnisse der linearen Algebra und der Analysis vorausgesetzt. Vorkenntnisse in der Programmiersprache Python sind von Vorteil, aber keine notwendige Voraussetzung.
Prüfungsleistung
Die Leistungspunkte für diese Lehrveranstaltung können durch einen Beleg erworben werden.
Kontakt
Kommentare und Fragen zur Vorlesung bitte an:
Prof. Rafael Schaefer
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Dr. Martin Mittelbach,
Muah Kim,
Dr. Rick Fritschek