Introduction to Machine Learning

Worum geht's

Du erhältst eine Einführung in Konzepte, Methoden und theoretische Grundlagen gängiger Machine-Learning-Algorithmen. Am Ende kennst du Standardverfahren für Regression, Klassifikation, Clustering und Modellwahl, kannst sie anwenden, validieren, interpretieren und ihre Grenzen einschätzen.

Was du danach kannst

• Standard-Algorithmen des Machine Learning kennen
• geeignete Algorithmen auswählen und anwenden
• Modelle richtig einstellen, auswählen und validieren
• Ergebnisse interpretieren
• Stärken und Schwächen von Methoden kritisch beurteilen

Aus was das Modul besteht

• VorlesungVermittlung der Grundlagen und Algorithmen, teils Tafel, teils mit Codebeispielen
• Übungen / Aufgabenalle zwei Wochen Aufgaben zu Theorie und Programmierung zur Vertiefung und Anwendung
• Diskussionssession / Tutoriuminteraktives Forum für Fragen zu Aufgaben und Vertiefung einzelner Themen

Lehrmethode

• TafelvorlesungErklärung der theoretischen Grundlagen und Herleitungen
• Codebeispiele und DemonstrationenVeranschaulichung der Algorithmen an einfachen Datensätzen
• Kurze Gruppenübungen während der Vorlesungaktive Auseinandersetzung mit konkreten Fragen
• Regelmäßige Aufgaben mit Lösungenmathematische und praktische Vertiefung durch Ableitungen und Anwendung auf reale Daten