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:

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 umgehende Kontaktaufnahme mit dem FG Wissensverarbeitung 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.