Labor Grand Challenges of Machine Learning
Die Teilnehmer nehmen an einem Wettbewerb im Bereich des Maschinellen Lernens teil, bspw. aus den Gebieten Netzwerkanalyse, Formale Begriffsanalyse, Data Mining, Pattern Recognition, Deep Learning, Organic Computing, Autonomes Lernen.
Mögliche Wettbewerbe sind:
- Discovery Challenge of the European Conference on Machine Learning and Principles of Knowledge Discovery in Databases
- Graph Drawing Contest
- Kaggle Competitions
Schlagen Sie gerne weitere Wettbewerbe vor.
Aufgabe:
Teilnahme an einem Wettbewerb auf universitätsweiter, nationaler oder internationaler Ebene, bspw. Wettbewerbe über Daten von Industrie und Forschung des Fachgebiets oder Kaggle Competitions; Einführung in benötigte theoretische und methodische Grundkenntnisse im Themengebiet; Erarbeitung eines Lösungskonzepts; Erstellen einer Implementierung.
Vorbesprechungstermin:
20.4.2020, 16:15 Uhr, Raum 0445E
Interessierten wird eine Kontaktaufnahme mit dem FG Wissensverarbeitung via Email empfohlen.
Angesprochener Hörer*innenkreis:
Informatik Master, Vorkenntnisse: Informatik Bachelor
Umfang:
6 Cr.
Leistungsnachweis:
Praktikumsarbeit und Praktikumsbericht.
Voraussetzung:
Die für den jeweiligen Wettbewerb erforderlichen Grundkenntnisse aus dem Bereich der Datenanalyse bzw. der Computational Intelligence.
Veranstalter:
Dr. Tom Hanika / Prof. Bernhard Sick
Literatur:
- Mitchell: Machine Learning
- Buduma, Locascio: Fundamentals of Deep Learning
Weitere Literatur wird in der Lehrveranstaltung bekanntgegeben.