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Konzepte des maschinellen Lernens - Detailansicht

  • Funktionen:
  • Zur Zeit kein Belegungszeitraum aktiv.
Grunddaten
Veranstaltungsart Seminar / Wahlfach Langtext
Veranstaltungsnummer 7961 Kurztext
Semester WS 2020/21 SWS
Erwartete Teilnehmer/-innen Max. Teilnehmer/-innen 12
Rhythmus Jedes Semester Studienjahr
Hyperlink  
Belegungsfrist Hauptbelegungszeitraum    28.09.2020 - 23.10.2020   
Termine Gruppe: [unbenannt] iCalendar Export für Outlook
  Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum Raum-
plan
Lehrperson Status Funktionsbeschreibung fällt aus am Max. Teilnehmer/-innen
Einzeltermine anzeigen
iCalendar Export für Outlook
Mi. 16:00 bis 17:30 woch virtuell - BigBlueButton       23.12.2020: Vorlesungsschluss vor Weihnachten
Gruppe [unbenannt]:
Zur Zeit kein Belegungszeitraum aktiv.
 


Zugeordnete Person
Zugeordnete Person Zuständigkeit
Jenke, Robert, Professor
Laut SPO für
Abschluss Studiengang Semester Kategorie ECTS
Master mit vorausg. Absch Technik-Management & Optimierung 1 - 3 Wahlfach 3
Zuordnung zu Einrichtungen
Fakultät Technologie und Management
Inhalt
Kommentar Inhalte:
- Einführung: maschinelles Lernen im Kontext der Digitalisierung, Entscheidungen
- Modellbildung: ML-Prozess, Problemtypen, Methoden, Problemformulierung, CRISP-DM
- Wirtschaftlichkeit: Einsatzmöglichkeiten, Faktoren, Machbarkeit
Funktionsbeschreibung Die Studierenden erlernen Konzepte des maschinellen Lernens (Machine Learning). Sie können mit Experten kompetent kommunizieren. Sie verstehen den Machine Learning (ML) Prozess und welche Problemtypen damit gelöst werden können. Sie können Probleme so formulieren, dass der ML-Prozess angewandt werden kann. Sie kennen die wichtigsten Faktoren für die Wirtschaftlichkeit von ML-Projekten.
Voraussetzungen

Programmierkenntnisse sind nicht notwendig. Bei Interesse an Programmieren (in Python) wird die Kombination mit Data Mining Project (8075) empfohlen.

Leistungsnachweis benotete Prüfungsleistung: Projekt Arbeit mit schriftlicher Ausarbeitung oder Präsentation

Strukturbaum
Die Veranstaltung wurde 1 mal im Vorlesungsverzeichnis WiSe 2020/21 gefunden: