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Module (6 Credits)

Grundlagen des Maschinellen Lernens

Name in diploma supplement
Machine Learning Foundations
Responsible
Admission criteria
See exam regulations.
Workload
180 hours of student workload, in detail:
  • Attendance: 60 hours
  • Preparation, follow up: 75 hours
  • Exam preparation: 45 hours
Duration
The module takes 1 semester(s).
Qualification Targets

Die Studierenden

  • besitzen Kenntnis über die Besonderheiten von Anwendungen, die maschinelles Lernen einsetzen
  • verstehen Algorithmen des maschinellen Lernen und beherrschen ihre Implementierung
  • kennen und beherrschen die notwendigen Techniken zum Aufbau der notwendigen Pipeline (Vorverarbeitung, Modell-Training und -Evaluierung)
  • Beherrschen Methoden des überwachten und unüberwachten Lernens
  • Verstehen zentrale Konzepte wie Dimensionsreduktion, Clustering, Klassifikation und Regression
Module Exam

Zum Modul erfolgt eine modulbezogene Prüfung in der Gestalt einer Klausur (in der Regel: 90-120 Minuten).

Usage in different degree programs
  • AI-SE-Ba-2017VertiefungsstudiumWahlpflichtbereich I: Informatik5.-6. Sem, Elective
  • LA-Info-GyGe-Ma-2014Wahlpflichtbereich Informatik 1.-3. Sem, Elective
  • WiInf-Ba-2010-V2013VertiefungsstudiumWahlpflichtbereichVertiefungsrichtung "Modellierung und Realisierung betrieblicher Informationssysteme"5.-6. Sem, Elective
Elements
Name in diploma supplement
Machine Learning Foundations
Organisational Unit
Lecturers
SPW
4
Language
German
Cycle
summer semester
Participants at most
no limit
Preliminary knowledge

Grundlagen der Programmierung, Stochastik, Lineare Algebra, Analysis

Für dieses Modul werden Kenntnisse der Programmierung vorausgesetzt.

Contents

Die Vorlesung vermittelt einen allgemeinen Überblick über die wichtigsten Techniken des Maschinellen Lernens (ML). Es werden verschiedene Verfahren und die zugehörigen Algorithmen betrachtet. Der Fokus liegt auf Techniken des überwachten und unüberwachten Lernens. Darüber hinaus wird betrachtet, wie Daten zur Verwendung in ML-Komponenten analysiert und vorverarbeitet werden müssen.

Die folgenden Themen werden in der Vorlesung unter anderem behandelt:

  • Lineare Regression und Klassifikation
  • Nichtlineare Verfahren
  • Decision Trees und Support Vector Machines
  • Neuronale Netze und Deep Learning
  • Clustering
  • Dimensionsreduktion
Literature
  • Geron, Aurélien. 2019. Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems. O’Reilly.
  • Albon, Chris; Langenau, Frank. 2019. Machine Learning Kochbuch: Praktische Lösungen mit Python: von der Vorverarbeitung der Daten bis zum Deep Learning. O’Reilly.
  • Goodfellow, Ian; Yoshua Bengio; Aaron Courville. 2016. Deep Learning. MIT Press.
  • Griffiths, Dawn. 2008. Head First Statistics. O'Reilly Germany.
Participants
Lecture with integrated exercise: Grundlagen des Maschinellen Lernens (WIWI‑C1163)
Module: Grundlagen des Maschinellen Lernens (WIWI‑M0908)