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Aktuelle Veranstaltungen
| Praktikum Maschinelles Lernen |
| Dozent:Jan Hendrik Schoenke, M. Sc., Prof. Dr. Joachim Hertzberg |
| Veranstaltungstyp:Praktikum (Offizielle Lehrveranstaltungen) |
| Beschreibung:Maschinelles Lernen stellt heutzutage einen ganzen Werkzeugkoffer zur Verfügung, der es in vielen Problem- und Anwendungsklassen erlaubt, einen Computer selbstständig Muster erkennen oder funktionale Zusammenhänge erlernen zu lassen. So sind beispielsweise moderne automatisierungstechnische Anwendungen, wie das autonome Fahren, oder die Analyse großer Datenmengen im Umfeld von Big Data oder Industrie 4.0, ohne Verfahren des Maschinellenen Lernens kaum vorstellbar. Eine konkrete Beispielanwendung für Maschinelles Lernen stellt der Matchmaker in On-Line-Spielen dar, der versucht auf Basis alter Spiele die Fähigkeiten jedes Spielers einzuschätzen und so ausgewogene Teams zu erstellen. In diesem Anwendungskontext lassen sich verschiedene Aufgaben des Maschinellen Lernens wiederfinden. So stellt die Vorhersage des siegreichen Teams eine Klassifikation dar, während beispielsweise die Berechnung einer Siegwahrscheinlichkeit eine logistische Regression erfordert. Diese Probleme werden im Rahmen dieses Praktikums anhand eines realen Datensatzes behandelt. Das Praktikum gliedert sich in einen semesterbegleitenden Vorbereitungsteil und einen zweiwöchigen Block in der vorlesungsfreien Zeit. Folgende Vorkenntnisse sind von Vorteil: - Klassifikation - Grundlagen der linearen Algebra - Python |
| Ort:nicht angegeben |
| Semester:SoSe 2017 |
| Veranstaltungsnummer:6.654 |
| ECTS-Kreditpunkte:6,00 |
| Hinweise zur VeranstaltungBlock in den Semesterferien |
