Moses - Modulbeschreibung ohne Titel

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Modul / Version
#40897 / #1

Gültigkeit
SS 2018 - WiSe 2023/24

Verfügbare Sprache(n)
English

Titel des Moduls
Beginners Workshop Machine Learning

Leistungspunkte
9

Modulverantwortliche*r
Müller, Klaus-Robert

Benotung
Benotet

Prüfungsform
Mündliche Prüfung

Lehrsprache(n)
English

Zugehörigkeit

Fakultät
Fakultät IV

Institut
Institut für Softwaretechnik und Theoretische Informatik

Fachgebiet
34352000 FG Maschinelles Lernen

Prüfungsausschuss
Keine Angabe

Kontakt

Sekretariat
MAR 4-1

Ansprechpartner*in
Keine Angabe

E-Mail-Adresse
klaus-robert.mueller@tu-berlin.de

Webseite

http://wiki.ml.tu-berlin.de

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Diese Modulbeschreibung gilt nicht im aktuellen Semester.

Die Modulbeschreibung gilt nur für den Zeitraum SS 2018 - WiSe 2023/24.

Lernergebnisse

The students have knowledge and practical experience with best practices in modern machine learning methods. They have essential and solid basic knowledge of current machine learning techniques and are able to apply them in practical scenarios. This includes conceptual steps for different problem settings as well as requirements and solutions for algorithmic and technical demands and competence in designing solutions independently.

Lehrinhalte

The goal of the workshop is to teach fundamental machine learning concepts and support the theory with practical exercises. Each day of the workshop will be subdivided into three parts. 1. Lecture about a particular concept or algorithm, e.g. cross-validation or SVMs 2. Instructed computer exercise session, where students get experience with the conveyed method 3. Homework on the topic to consolidate the daily learning progress

Modulbestandteile

Compulsory area

Die folgenden Veranstaltungen sind für das Modul obligatorisch:

Lehrveranstaltungen	Art	Nummer	Turnus	Sprache	SWS	ISIS	VVZ
Beginners Workshop Machine Learning	PJ		WiSe	Keine Angabe	6

ISIS-Kurssuche nach Veranstaltungen des Moduls

Arbeitsaufwand und Leistungspunkte

Beginners Workshop Machine Learning (PJ):

Aufwandbeschreibung	Multiplikator	Stunden	Gesamt
Attendance	15.0	6.0h	90.0h
Pre/post processing	15.0	12.0h	180.0h
			270.0h(~9 LP)

Der Aufwand des Moduls summiert sich zu 270.0 Stunden. Damit umfasst das Modul 9 Leistungspunkte.

Beschreibung der Lehr- und Lernformen

Students are taught in daily lectures, each lecture covering one fundamental topic of modern machine learning practice. In a supervised exercise session, students are then able to gain experience with the implementation and application of the presented methods. There are assignments for every topic. Assignments are performed in groups of students.

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung

Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme an den Lehrveranstaltungen:

There are no formal prerequisites. Basic knowledge of linear algebra, statistics, calculus and programming is desirable.

Verpflichtende Voraussetzungen für die Modulprüfungsanmeldung:

Dieses Modul hat keine Prüfungsvoraussetzungen.

Abschluss des Moduls

Benotung

Benotet

Prüfungsform

Oral exam

Sprache(n)

English

Dauer/Umfang

20 minutes

Dauer des Moduls

Für Belegung und Abschluss des Moduls ist folgende Semesteranzahl veranschlagt:
1 Semester.

Dieses Modul kann in folgenden Semestern begonnen werden:
Wintersemester.

Maximale teilnehmende Personen

Die maximale Teilnehmerzahl beträgt 10.

Anmeldeformalitäten

Registration is done via e-mail. Registrations are treated in order of arrival. For details and dates see web site.

Literaturhinweise, Skripte

Skript in Papierform

Verfügbarkeit: nicht verfügbar

Skript in elektronischer Form

Verfügbarkeit: nicht verfügbar

Literatur

Empfohlene Literatur
Keine empfohlene Literatur angegeben

Zugeordnete Studiengänge

Semester:

Zeige auch ausgelaufene Studiengänge und StuPOs

Diese Modulversion wird in folgenden Studiengängen verwendet:

	Studiengang / StuPO	StuPOs	Verwendungen	Erste Verwendung	Letzte Verwendung
Dieses Modul findet in keinem Studiengang Verwendung.

Sonstiges

Keine Angabe