Machine Learning und Künstliche Intelligenz werden in diesem Seminar interdisziplinär und anwendungsorientiert vermittelt. Beginnend mit einer Einführung in Machine Learning, werden Modelle des Supervised und Unsupervised Learnings erarbeitet und an Beispielen, Übungsaufgaben und Mini-Projekten je mit realem Bezug mittels der Programmiersprache Python eingeübt. Teilnehmer haben die Möglichkeit Machine Learning & KI sowohl im facheigenen, als auch fachfremden Kontext kennenzulernen und zu vertiefen. In Python kann sich in den ersten Wochen der Veranstaltung mittels Tutorials eingearbeitet werden und weiteres Python-Wissen wird on-the- fly parallel zu den inhaltlichen Themen vermittelt.
| Dozent Prof. Dr. Markus Goldhacker, Fakultät M |
| Angeboten in folgenden Studiengängen MS/SA (ANK), Wahlfplichtbereich BW/EB/IRM BE (M) |
| Geöffnet für Studierende folgender Fakultäten A, B, IM, S |
| Veranstaltungstyp Seminaristischer Unterricht |
| Lehrsprache Deutsch |
| 4 SWS / 5 ECTS |
| Modultermine Diese Angaben können sich noch ändern – bitte vergewissern Sie sich kurz vor Kursbeginn nochmal auf WebUntis oder auf dieser Seite! Montags, 11:45 – 13:15 Uhr Mittwochs, 11:45 – 13:15 Uhr |
| Anmeldung Studierende, für welche dieser Kurs im Studiengang angeboten wird (ob Pflicht oder Wahlpflicht) nutzen bitte die üblichen Anmeldeprozesse ihrer Fakultät. Studierende, die diesen Kurs als freiwilliges Zusatzfach besuchen möchten melden sich bitte über WebUntis an. Die RSDS-Kurse finden Sie unter Kurse > Kursmodule > RSDS |
Diese Kursübersicht ist ein Informationsangebot, bindend sind die Angaben in den Modulhandbüchern der einzelnen Studiengänge.
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