Praktische Einführung in Machine Learning (PML)2.5 ECTS
(englische Bezeichnung: Practical introduction to Machine Learning)
(Prüfungsordnungsmodul: Praktische Einführung in Machine Learning)

Lehrveranstaltungen:

• • Praktische Einführung in Machine Learning
    (Seminar, 2 SWS, Anwesenheitspflicht, Nico Hanenkamp et al.)

Empfohlene Voraussetzungen:

Grundkenntnisse Python Programmierung

Inhalt:

Folgende Themengebiete werden unter anderem behandelt:

• Grundlagen Machine Learning

• Grundlagen der Digitalen Signalverarbeitung

• Vorgehensweise bei Machine Learning Projekten

• Praktische Einführung in die Programmiersprache Python mit Jupyter Notebook/Google Colab

• Praktische Übung zur Anwendung traditioneller Machine Learning Methoden

• Kurze Einführung in Neuronale Netze
  

Lernziele und Kompetenzen:

Lernziele und Kompetenzen: Die Studierenden lernen die ersten Grundlagen und Begrifflichkeiten zum Thema Machine Learning kennen und im Kontext Künstliche Intelligenz einzuordnen. Der Ablauf und die Durchführung von Machine Learning Projekten werden an praktischen Beispielen aufgezeigt und deren Potenziale und Herausforderungen diskutiert. Für die eigene Umsetzung im Rahmen der Seminararbeiten erfolgt die Einführung in die Programmiersprache Python mit der Erläuterung relevanter Bibliotheken. Die Kenntnisse werden durch die eigenständige Bearbeitung einer Aufgabenstellung aus den Bereichen Audioanalyse zur Überwachung von Maschinen und Prozessen vertieft.

Organisatorisches:

Studien- und Prüfungsleistung: Seminararbeit -Schriftliche Ausarbeitung
Art der Durchführung: Hybrid (Online und Präsenz)
Die ersten Veranstaltungen zur Einführung in das Thema finden wöchentlich, voraussichtlich Dienstagvormittag, statt.
Nach Ausgabe der Seminararbeiten individuelle Abstimmung der Treffen.

Weitere Informationen:

Verwendbarkeit des Moduls / Einpassung in den Musterstudienplan:

1. International Production Engineering and Management (Bachelor of Science)
   (Po-Vers. 2022w | TechFak | International Production Engineering and Management (Bachelor of Science) | Gesamtkonto | Wahlmodule | Praktische Einführung in Machine Learning)

Studien-/Prüfungsleistungen:

Praktische Einführung in Machine Learning (Prüfungsnummer: 69401)

Prüfungsleistung, variabel, benotet, 2.5 ECTS

Anteil an der Berechnung der Modulnote: 100.0 %

weitere Erläuterungen:
Seminararbeit -Schriftliche Ausarbeitung

Erstablegung: WS 2021/2022, 1. Wdh.: SS 2022

1. Prüfer:

Nico Hanenkamp