Applied Machine Intelligence - Block Course

Worum geht's

Du lernst den Prozess und Lebenszyklus von Data-Science- und Machine-Learning-Aufgaben kennen: von Datenvorverarbeitung über Regression, Klassifikation und Deep Learning bis zu Modellwahl, Validierung und Interpretation. Am Ende kannst du Methoden zur Informationsgewinnung aus unstrukturierten Audio-, Bild- und Textdaten anwenden, anpassen und bewerten unter Berücksichtigung realer Rahmenbedingungen.

Was du danach kannst

• Methoden und Algorithmen für Informationsgewinnung aus Audio-, Bild- und Textdaten kennen
• Anforderungen und Einschränkungen realer Anwendungen verstehen
• Bestehende Algorithmen anwenden und an reale Anforderungen anpassen
• Algorithmen und Methoden hinsichtlich Eignung für konkrete Anwendungen bewerten

Aus was das Modul besteht

• Blockkurs (1 Woche, ganztägig vor Semesterbeginn)einführende und kompakte Vermittlung der Inhalte
• Einzeltermine während des Semesters (on-demand, nicht wöchentlich)Unterstützung, Betreuung und Projektbegleitung
• Labor-/ProjektarbeitAnwendung und Umsetzung der Konzepte in Code und realen Daten

Lehrmethode

• Inverted classroomfördert aktive Teilnahme und Selbststudium
• Frontalvortrag und Diskussionen zu aktueller ForschungsliteraturVermittlung von Grundlagen und Einordnung in den Forschungsstand
• Praktische Beispiele in Jupyter NotebooksDemonstration und unmittelbare Anwendung von Methoden
• Lab Reports und ProjektarbeitTransfer des Gelernten auf reale Probleme und Trainings der Teamarbeit
• On-demand Q&A-Sessions während des ProjektsUnterstützung bei der Umsetzung und Klärung von Fragen