Grundlagen des "Machine Learning" für die Physik

This module is taught in German, so its description is only available in German.

What it is about

Du lernst grundlegende Konzepte und Methoden des Machine Learning mit Fokus auf Anwendungen in der Physik. Am Ende kannst du grundlegende Klassifikations- und Regressionsmodelle sowie Ensembleverfahren verstehen, einschätzen und einfache Beispielrechnungen dazu durchführen.

What you will be able to do

Grundverständnis von Klassifikationsmodellen
Grundverständnis von Regressionsmodellen
Kenntnis wichtiger Ensemblemethoden (z.B. Boosting bei Entscheidungsbäumen)
Verständnis von Modelloptimierung
Erkennen und Kontrollieren von Overfitting/Underfitting
Wissen zu grundlegenden Methoden der Datenvorverarbeitung
Anwenden von Metriken für Regression und Klassifikation

What the module consists of

VorlesungVermittlung der theoretischen Grundlagen und Fragestellungen
ÜbungEinüben der behandelten Problemstellungen; Teilnahme wird dringend empfohlen

Teaching method

Vorlesungeinführen und erklären der Konzepte
Übungenpraktische Festigung und Vorbereitung auf die Modulprüfung

Dates

LectureGrundlagen des "Machine Learning" für die Physik

Wed11:00–13:00
019, LMU Hörsaal im Physik Werkstattgebäude (5123.EG.019)
14× · 14.10.–03.02.
- 14.10.
- 21.10.
- 04.11.
- 11.11.
- 18.11.
- 25.11.
- 02.12.
- 09.12.
- 16.12.
- 23.12.
- 13.01.
- 20.01.
- 27.01.
- 03.02.

ExerciseÜbung zu Grundlagen des "Machine Learning" für die Physik

Wed13:00–15:00
019, LMU Hörsaal im Physik Werkstattgebäude (5123.EG.019)
15× · 14.10.–03.02.
- 14.10.
- 21.10.
- 28.10.
- 04.11.
- 11.11.
- 18.11.
- 25.11.
- 02.12.
- 09.12.
- 16.12.
- 23.12.
- 13.01.
- 20.01.
- 27.01.
- 03.02.

From the current semester, not binding.

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