Data Science & IoT Projects: Train your own Machine Learning Model


What do you want to predict today? Dies soll die Leitfrage dieses Projektseminars sein. Künstliche Intelligenz, Machine Learning, Data Science, IoT und Big Data sind BuzzWords, die es mit Inhalt zu füllen gilt – hierzu sind Sie an der Reihe! In diesem Projektseminar gehen Sie hands-on und in Teams entweder eigenen Ideen rund um diese Bereiche nach, oder Sie wählen aus einer Liste an Use Cases aus. Diese Use Cases können Ihrem Fachgebiet entsprechen – oder Sie blicken über den Tellerrand und wählen ein fachfremdes Thema aus. Beispielhafte Use Cases können sein:

Predictive Maintenance: Helfen mir Machine Learning & Deep Learning zur Vorhersage und Klassifizierung von Maschinenfehlern?
Bird IoT: kann ich mir ein IoT-Device bauen, das mich benachrichtigt, wenn es vor meinem Fenster eine bestimmte Vogelart anhand von Audioaufnahmen erkennt?
Face and Emotion Recognition: wie können Machine Learning Modelle Gesichter und Emotionen erkennen?
Deep Learning for Iceberg Classification: kann man mittels Deep Learning Eisberge detektieren und klassifizieren?
Sustainability und Artificial Intelligence: wie könnte man mittels Machine Learning Nachhaltigkeit fördern?
Sales oder Demand Forecasting: Mittels welches Machine Learning Modells kann ich den Absatz von Produkten vorhersagen?
Aufbau eines Recommender-Systems: wie schaffen es große Internet-Shops mir Artikel zu empfehlen, die mir dann auch noch gefallen?

Ihre eigenen Ideen! Was wollten Sie schon immer analysieren/vorhersagen? Je nach Use Case und Fragestellung analysieren und visualisieren Sie Daten verschiedenster Fachbereiche, nutzen und vertiefen hierzu Ihr deskriptives und inferenzstatistisches Wissen, bauen – z.B. mittels Raspberry Pis – IoT-Devices auf und/oder trainieren Ihre eigenen Machine Learning Modelle.

Voraussetzungen:

Erfahrung in einer beliebigen Programmiersprache (in Python kann sich während der Projektarbeit eingearbeitet werden)

Dozent
Prof. Dr. Markus Goldhacker, Fakultät M
Offen für Studierende von
GK, IRM, BW, EB, MDE, und weitere Interessierte
Veranstaltungstyp
Projektseminar/Projektarbeit
Lehrsprache
Deutsch
4 SWS / 5 ECTS
Modultermine
Di., 15:30 – 17:00 Uhr
Do., 15:30 – 17:00 Uhr
Anmeldung
Kursanmeldung auf WebUntis
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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