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Kursübersicht 2021 – Details

Fachkurs: 21IF-07-HW1 Einführung in maschinelles Lernen

Voraussetzungen: Für die Programmieraufgaben sind grundlegende Python-Kenntnisse nötig. Grundkenntnisse im Bereich Stochastik und Signalverarbeitung sind kein Muss, erleichtern das Verfolgen des Kurses aber

Teilnehmerinnen: 12

Credit Point (ECTS): 1

Leistung für CP: Anfertigen einer kurzen Hausarbeit (ca. 5 Seiten) zu einem Anwendungsgebiet des maschinellen Lernens

 

Maschinelles Lernen bezeichnet eine Kategorie von Algorithmen, die dafür genutzt werden, künstliche Intelligenz praktisch umzusetzen. Es handelt sich dabei um ein höchst innovatives Forschungsfeld, das zunehmend an Bedeutung gewinnt. Insbesondere durch die rasanten Fortschritte auf dem Gebiet des Deep Learnings in den letzten Jahren, wurde diese Entwicklung noch weiter beschleunigt.

Ziel des Kurses ist, einen Überblick über das Themenfeld des maschinellen Lernens zu bekommen. Dabei wird zunächst darauf eingegangen, wie maschinelles Lernen allgemein umgesetzt werden kann und welche Schritte zur Implementieurng eines erfolgreichen maschinellen Lernsystems nötig sind. Anschließend wird ein Überblick über verschiedene Methoden des maschinellen Lernens und deren Funktion, sowohl klassisch merkmalsbasiert als auch aus dem Bereich Deep Learning, gegeben. Auch praktische Fragen, beispielsweise zur Auswahl eines Algorithmus, der Datenvorverarbeitung und Evaluation der Ergebnisse, werden angesprochen. Die betreute Implementierung kleinerer Aufgaben aus den besprochenen Themenfeldern erlauben, das Gelernte direkt in der Praxis umzusetzen.

Kategorie

  • Halbwochenkurs (Di - Do)

Datum

27.–29.07.2021

Ort

Online
Online

Dozentin

Annika Liebgott, M.Sc., Universität Stuttgart, ISS

M.Sc. Annika Liebgott, bis 2016 Studium der Elektrotechnik und Informationstechnik mit Schwerpunkt Signalverarbeitung und Kommunikationssysteme an der Uni Stuttgart. Seit 2016 Promotion auf dem Gebiet maschinelles Lernen für medizinische Bildverarbeitung an der Universität Stuttgart in Kooperation mit dem Universitätsklinikum Tübingen. Schwerpunkt der Forschung liegt auf dem Einsatz verschiedener maschineller Lernverfahren für unterschiedliche Fragestellung aus dem Bereich der Analyse medizinischer Bilder mit Fokus auf den Vergleich merkmalsbasierter Klassifikationsverfahren mit Deep Learning.

Preis für Berufstätige

€ 240,00

Preis für Teilzeitkräfte bis 50%

€ 120,00

Ermäßigter Preis

€ 40,00

Genaue Kurszeiten:

Di 27.07.
09.15 - 11.30
14.00 - 15.30
16.00 - 17.30


Mi 28.07.
09.00 - 10.30
11.00 - 12.30
14.00 - 15.30
16.00 - 17.30


Do 29.07.
09.00 - 10.30

Mögliche Zahlungsarten

  • per Rechnung

Zielgruppen

  • Arbeitssuchende
  • Berufstätige
  • Schülerinnen - Kursstufe
  • Studentinnen

Veranstalter

Netzwerk F.I.T (if)

Freie Plätze

11

Anmeldung

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