Maschinelles Lernen mit Python

6.010

Dozenten

Beschreibung

Dieser Kurs gibt eine Einführung in das umfangreiche Themengebiet des maschinellen Lernens mit Fokus auf die Praxis. Kursinhalte werden sowohl die ML-Modelle wie lineare und logistische Regression, Bäume und Wälder, k-nächste Nachbarn, Support Vector Machine (SVM), naive Bayes, Clustering und neuronale Netze, als auch Ihre Vor- und Nachteile sein. Dabei werden Datenimport und -vorbereitung, Feature-Auswahl und Modellvalidierung auch behandeln. Die Codebeispiele basieren auf Python und den Bibliotheken Scikit-Learn, Matplotlib, Pandas, NumPy, Keras und TensorFlow. Am Ende des Kurses gibt es ein finales Projekt.

Weitere Angaben

Ort: 93/E01
Zeiten: Mo. 14:00 - 16:00 (wöchentlich)
Erster Termin: Montag, 04.04.2022 14:00 - 16:00, Ort: 93/E01
Veranstaltungsart: Vorlesung und Seminar (Offizielle Lehrveranstaltungen)

Studienbereiche

• Mathematik > Vorlesungen
• Mathematik > Praktika und Projekte
• Mathematik > Proseminare und Seminare
• Mathematik > 2-Fächer-Bachelor
• Mathematik > Bachelor Mathematik
• Mathematik > Master Lehramt an Gymnasien
• Mathematik > Master Mathematik
• Mathematik > Lehrangebote für andere Studiengänge
• Data Science