703076 PS Maschinelles Lernen
Sommersemester 2021 | Stand: 16.03.2021 | LV auf Merkliste setzenDie Studierenden kennen und verstehen nach Abschluss dieses Moduls wichtige Methoden des maschinellen Lernens, die es Softwaresystemen erlauben, ihre Parameter anhand von Beispieldaten selbstständig zu justieren und/oder ihre eigene Leistung laufend zu optimieren. Sie sind in der Lage, Anwendungsprobleme für maschinelles Lernen zu formalisieren und mittels etablierter Methoden zu lösen.
Diskussion und Übung der in der Vorlesung behandelten Themen mit theoretischen Denkaufgaben und Rechenaufgaben sowie praktischen Programmierübungen.
Schriftliche Hausaufgaben und Programmierprojekte.
Beurteilung aufgrund von regelmäßigen schriftlichen und/oder mündlichen Beiträgen der Teilnehmerinnen und Teilnehmer.
Wird im Rahmen der ersten Lehrveranstaltung besprochen.
- Fakultät für Mathematik, Informatik und Physik
- SDG 4 - Hochwertige Bildung: Inklusive, gleichberechtigte und hochwertige Bildung gewährleisten und Möglichkeiten lebenslangen Lernens für alle fördern
- SDG 9 - Industrie, Innovation und Infrastruktur: Eine widerstandsfähige Infrastruktur aufbauen, breitenwirksame und nachhaltige Industrialisierung fördern und Innovationen unterstützen