| INFB P: Maschinelles Lernen in der Praxis | SG | INF | |
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| Dozent : |
Prof. Dr. Georg Merz
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Semester | 5 |
| Einordnung : | Bachelor Informatik, Projekt | SWS | 4 |
| Sprache : | Deutsch | Art | L |
| Prüfungsart : | SL | Credits | 7 |
| Prüfungsform : | Belegarbeit mit mdl. Prüfungsgespräch | ||
| Voraussetzungen : | |||
| Querverweise : | |||
| Vorkenntnisse : | |||
| Hilfsmittel und Besonderheiten : | |||
| Lehrziele : | • Verständnis der Grundlagen des maschinellen Lernens und der zugehörigen Algorithmen und Methoden • Fähigkeit, reale Datensätze zu beschaffen, zu explorieren und aufzubereiten • Kompetenz im Feature-Engineering, einschließlich Feature-Extraktion, -Auswahl und -Transformation • Kenntnis der verschiedenen Evaluierungsmetriken und Fähigkeit, die Leistung von Vorhersagemodellen zu bewerten • Fähigkeit, agile Methoden in einem echten Projekt einsetzen zu können • Fähigkeit, Ergebnisse kundengerecht zu präsentieren | ||
| Lehrinhalte : | Das Ziel dieser Lehrveranstaltung ist es, ein echtes Projekt zusammen mit einem Unternehmenspartner umzusetzen. Dazu wird es zu Beginn eine praktische Einführung in die Themen geben, die für das Projekt benötigt werden. | ||
| Literatur : | |||