Lehrinhalte
Die Veranstaltung bildet die Grundlage für das systematische Anwenden datenbasierter Methoden auf Forschungsfragen in den Bereichen der Ökologie, Umweltplanung, Landnutzung und verwandten Themengebieten.
In der Lehrveranstaltung wird zunächst eine kurze Einführung in die Programmiersprache Python gegeben, mit der im weiteren Verlauf die Methoden des maschinellen Lernens weiter vertieft werden. Hierzu gehört unter anderem die Diskussion der Algorithmen perceptron, SVM (support vector machine), decision trees, sowie der Einstieg ins deep learning.
Die Anwendbarkeit, Vor- und Nachteile der in diesem Kurs diskutierten Algorithmen werden mithilfe von Jupyter Notebooks in der Vorlesung erläutert, wo sie direkt umgesetzt werden können. In begleitenden Übungen werden Anwendungsbeispiele vertieft. In einer Hausarbeit werden schließlich selbstständig Daten aus den Bereichen der Ökologie, Umweltplanung, Naturschutz, Landnutzung, Treibhausgas-Emissionen und Klimaschutz ausgewertet.
