Einführung in das maschinelle Lernen
Sommersemester 2024
| Umfang: | 3 SWS (2/1/0) |
|---|---|
| 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 |
Aktuelles
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[26.03.2024] Einschreibung über OPAL
Für die Teilnahme an der Lehrveranstaltung Einführung in das maschinelle Lernen ist die Einschreibung in den entsprechenden OPAL-Kurs unter nachfolgendem Link erforderlich: ➔ OPAL-Einschreibung.
Bitte schreiben Sie sich möglichst bis Dienstag, den 09.04.2024, ein, damit Sie alle erforderlichen Informationen zur Teilnahme erhalten.
Ort und Zeit
| Veranstaltung | Tag | Zeit | Woche | Ort |
|---|---|---|---|---|
| Vorlesung | Mi | 4. DS | GÖR 229 | |
| Übung / Tutorium | Do | 5. DS | 2. Wo | GÖR 127 |
eventuelle Terminverschiebungen siehe Tabelle
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.
Termine / Material
Die folgende Tabelle enthält alle Termine für Vorlesungen (V) und Übungen / Tutorien (ÜT) sowie die entsprechenden Lehrmaterialien zu den einzelnen Veranstaltungen.
Prüfungsleistung
Die Leistungspunkte für diese Lehrveranstaltung können durch einen Beleg erworben werden.
Kontakt
Kommentare und Fragen zur Vorlesung bitte an:
Prof. Rafael Schaefer
Kommentare und Fragen zu Übung, Tutorium, Hausaufgaben bitte an:
Dr. Martin Mittelbach,
Muah Kim,
Dr. Rick Fritschek