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#41146 / #1

Seit SoSe 2024

English, German

Machine Learning and Data Management Systems
Maschinelles Learning und Datenmanagementsysteme

3

Böhm, Matthias

Benotet

Referat

English

Zugehörigkeit


Fakultät IV

Institut für Softwaretechnik und Theoretische Informatik

34352900 FG Big Data Engineering

Keine Angabe

Kontakt


Keine Angabe

Böhm, Matthias

matthias.boehm@tu-berlin.de

Lernergebnisse

After the course the students are able to communicate complex subjects in oral presentations and in written form (journal/conference format). The participants have the capabitlity to do literature research and have in depth knowledge of a specific current topic of Machine Learning and Data Management Systems.

Lehrinhalte

This is a joint research-oriented seminar of the Machine Learning Group and the Data Management Group. Throughout the seminar, students will have the opportunity to learn about recent advances in the intersection of Machine Learning and Data Management Systems. Example topics include: - Federated/Deep Ensemble Learning and Data Management Systems. - Carbon-aware data management systems and Machine Learning. - Compression of ML Systems. - Continual, Lifelong, and Online Learning. - Data management systems for Lifelong Learning. - Hashing and sketches. - Building ML pipelines for large large scale data preparation, model training and model debugging, versioning, and monitoring.

Modulbestandteile

Compulsory area

Die folgenden Veranstaltungen sind für das Modul obligatorisch:

LehrveranstaltungenArtNummerTurnusSpracheSWS ISIS VVZ
Machine Learning and Data Management SystemsSEMWiSe/SoSeKeine Angabe2

Arbeitsaufwand und Leistungspunkte

Machine Learning and Data Management Systems (SEM):

AufwandbeschreibungMultiplikatorStundenGesamt
Attendance of Meetings3.02.0h6.0h
Literature review1.065.0h65.0h
Presentation preparation and presentation1.015.0h15.0h
86.0h(~3 LP)
Der Aufwand des Moduls summiert sich zu 86.0 Stunden. Damit umfasst das Modul 3 Leistungspunkte.

Beschreibung der Lehr- und Lernformen

Each student gets assigned a paper in the field of advanced Machine Learning and Data Management Systems. The students are required to read and understand the assigned paper, including some literature review that has to be done to fully understand the paper. Following, each student summarizes their paper in a presentable format. Lastly, the students present their papers in front of the group, followed by a discussion on the topic.

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung

Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme an den Lehrveranstaltungen:

Preferable: Machine Learning I/II or Machine Intelligence I/II or Architecture of Machine Learning Systems.

Verpflichtende Voraussetzungen für die Modulprüfungsanmeldung:

Dieses Modul hat keine Prüfungsvoraussetzungen.

Abschluss des Moduls

Benotung

Benotet

Prüfungsform

Presentation

Sprache(n)

English

Dauer/Umfang

20 min.

Dauer des Moduls

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

Dieses Modul kann in folgenden Semestern begonnen werden:
Winter- und Sommersemester.

Maximale teilnehmende Personen

Dieses Modul ist nicht auf eine Anzahl Studierender begrenzt.

Anmeldeformalitäten

Registration via email to Prof. Dr. Matthias Böhm (matthias.boehm<AT>tu-berlin.de) or Dennis Grinwald (dennis.grinwald<AT>tu-berlin.de).

Literaturhinweise, Skripte

Skript in Papierform

Verfügbarkeit:  nicht verfügbar

 

Skript in elektronischer Form

Verfügbarkeit:  nicht verfügbar

 

Literatur

Empfohlene Literatur
Seminar-specific literature will be discussed during the first lecture.

Zugeordnete Studiengänge


Diese Modulversion wird in folgenden Studiengängen verwendet:

Studiengang / StuPOStuPOsVerwendungenErste VerwendungLetzte Verwendung
Computer Engineering (M. Sc.)19SoSe 2024SoSe 2025
Computer Science (Informatik) (M. Sc.)112SoSe 2024SoSe 2025
Elektrotechnik (M. Sc.)16SoSe 2024SoSe 2025
Information Systems Management (Wirtschaftsinformatik) (M. Sc.)13SoSe 2024SoSe 2025

Sonstiges

Keine Angabe