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Praktische Einführung in Machine Learning (PML)2.5 ECTS (englische Bezeichnung: Practical introduction to Machine Learning)
Modulverantwortliche/r: Nico Hanenkamp Lehrende:
Nico Hanenkamp, Hubert Würschinger
Startsemester: |
WS 2021/2022 | Dauer: |
1 Semester | Turnus: |
jährlich (WS) |
Präsenzzeit: |
22 Std. | Eigenstudium: |
53 Std. | Sprache: |
Deutsch |
Lehrveranstaltungen:
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:
Schlüsselwörter: Machine Learning, Maschinelles Lernen, Daten, Datenkompetenz
www: https://www.studon.fau.de/crs3875903.html
Verwendbarkeit des Moduls / Einpassung in den Musterstudienplan: Das Modul ist im Kontext der folgenden Studienfächer/Vertiefungsrichtungen verwendbar:
- International Production Engineering and Management (Bachelor of Science)
(Po-Vers. 2020w | TechFak | International Production Engineering and Management (Bachelor of Science) | International Production Engineering and Management (Studienbeginn WS 2020/21) | 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 |
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