Lernergebnisse
Durch einen praxisorientierten Ansatz und reale Datensätze vermittelt dieser Kurs den Studierenden ein umfassendes Verständnis des maschinellen Lernens und seiner Anwendungen im Bereich des Alterns und der Langlebigkeit. Zu den behandelten Themen gehören der Prozess der Datenerzeugung, die Modellauswahl und -bewertung, verallgemeinerte lineare Modelle, verschiedene überwachte und unüberwachte Algorithmen des maschinellen Lernens (wie Support-Vector-Machines, Entscheidungsbäume, Random Forests, neuronale Netze und k-Means) sowie ethische Überlegungen zur künstlichen Intelligenz und zum maschinellen Lernen.
Die Studierenden lernen, wie man Methoden des maschinellen Lernens effektiv einsetzt, einschließlich der
Bewertung von Annahmen über den Prozess der Datengenerierung, der Erstellung relevanter Merkmale,
des Umgangs mit fehlenden Daten und der Reduzierung von Verzerrungen. Neben der Vertrautheit mit dem Potenzial des maschinellen Lernens im Bereich des Alterns werden die Studierenden auch die spezifischen Herausforderungen und Grenzen dieser Anwendungen untersuchen. Am Ende des Kurses verfügen die Studierenden über ein solides Fundament im Bereich des maschinellen Lernens und dessen Potenzial für die Weiterentwicklung der Alternsforschung und -praxis.
Nach erfolgreichem Abschluss des Moduls werden die Studierenden in der Lage sein,
• eine Reihe von Modellen des maschinellen Lernens (im Kurs identifiziert und behandelt) und ihre Anwendungen in den Bereichen Altern und Langlebigkeit zu verstehen.
• geeignete intelligente Systemmodelle und Rechenwerkzeuge zu identifizieren und auf spezifische Probleme im Bereich Altern und Langlebigkeit anzuwenden.
• die Leistung spezifischer Modelle bei der Anwendung auf Alterungsprobleme zu analysieren und ihre Verwendung und Grenzen zu begründen.
• Methoden und Erkenntnisse aus dem maschinellen Lernen und anderer relevanter Literatur zu identifizieren, zu verstehen und zu interpretieren.
• Diskutieren Sie verschiedene gesellschaftliche Fragen und ethische Bedenken im Zusammenhang mit maschinellem Lernen im Kontext des Alterns.
