Machine Learning & Deep Learning
Niveau
Masterstudium
Lernergebnisse der Lehrveranstaltungen/des Moduls
Folgende Kompetenzen werden in der Lehrveranstaltung erarbeitet:
- Die Studierenden kennen Werkzeuge (z.B. Bibliotheken, Cloud Plattformen oder Softwarewerkzeuge), mit deren Hilfe Machine Learning unterstützt werden kann.
- Die Studierenden können die erarbeiteten Werkzeuge hinsichtlich ihrer Eignung für konkrete Problemstellungen vergleichen.
- Die Studierenden können Ende-zu-Ende Machine Learning Projekte konzipieren.
- Die Studierenden können Ende-zu-Ende Machine Learning Projekte selbstständig durchführen.
- Die Studierenden kennen Werkzeuge (z.B. Bibliotheken, Cloud Plattformen oder Softwarewerkzeuge), mit deren Hilfe Machine Learning unterstützt werden kann.
- Die Studierenden können die erarbeiteten Werkzeuge hinsichtlich ihrer Eignung für konkrete Problemstellungen vergleichen.
- Die Studierenden können Ende-zu-Ende Machine Learning Projekte konzipieren.
- Die Studierenden können Ende-zu-Ende Machine Learning Projekte selbstständig durchführen.
Voraussetzungen der Lehrveranstaltung
1. Semester: Die Studierenden verfügen über Vorwissen im Bereich Mathematik/Statistik im Umfang von 8 ECTS und kennen daher einfache statistische Maßzahlen, sowie grundlegende statistische Testverfahren (z.B. t-Test). / 2. Semester: Keine Voraussetzungen / 2. Semester: Modulprüfung MLAL.A1 (Algorithmik 1)
Lehrinhalte
Folgende Inhalte werden in der Lehrveranstaltung besprochen:
- Klassische neuronale Netze als Ergänzung zu klassischen Algorithmen der Data Science (z.B. Random Forests, SCM, usw.)
- Gefaltete, künstliche neuronale Netze (CNN)
- Rekursive, künstliche neuronale Netze (RNN, LSTM)
- Weiterführende, künstliche neuronale Netze (GAN, FARM, BERT, CGAN usw.)
Die besprochenen Netztypen unterliegen einem ständigen Wandel. Darum werden hier nur einige Netztypen exemplarisch genannt. In der LV werden insbesondere aber auch aktuelle Netztypen besprochen und angewendet.
- Klassische neuronale Netze als Ergänzung zu klassischen Algorithmen der Data Science (z.B. Random Forests, SCM, usw.)
- Gefaltete, künstliche neuronale Netze (CNN)
- Rekursive, künstliche neuronale Netze (RNN, LSTM)
- Weiterführende, künstliche neuronale Netze (GAN, FARM, BERT, CGAN usw.)
Die besprochenen Netztypen unterliegen einem ständigen Wandel. Darum werden hier nur einige Netztypen exemplarisch genannt. In der LV werden insbesondere aber auch aktuelle Netztypen besprochen und angewendet.
Empfohlene Fachliteratur
PRIMÄRLITERATUR:
- Géron, A. (2017): Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques for Building Intelligent Systems (Ed. 1), O´Reilly, Farnham (ISBN: 978-1491962299)
- Géron, A. (2017): Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques for Building Intelligent Systems (Ed. 1), O´Reilly, Farnham (ISBN: 978-1491962299)
Bewertungsmethoden und -Kriterien
Projektdokumentation- und Präsentation
Unterrichtssprache
Englisch
Anzahl der zugewiesenen ECTS-Credits
10
E-Learning Anteil in %
30
Semesterwochenstunden (SWS)
4.0
Geplante Lehr- und Lernmethode
Folgende Methoden kommen zum Einsatz:
- Bearbeitung von Übungsaufgaben
- Interaktiver Workshop
- Bearbeitung von Übungsaufgaben
- Interaktiver Workshop
Semester/Trisemester, In dem die Lehrveranstaltung/Das Modul Angeboten wird
2
Name des/der Vortragenden
Dr. Michael Hecht, Prof. (FH) Dr. Michael Kohlegger
Studienjahr
Kennzahl der Lehrveranstaltung/des Moduls
MLAL.3
Art der Lehrveranstaltung/des Moduls
Integrierte Lehrveranstaltung
Art der Lehrveranstaltung
Pflichtfach
Praktikum/Praktika
kein