Modul R for Machine Learning
Modul: | 143902 R for Machine Learning (Wahlpflichtmodul im Hauptstudium), Schwerpunkt: Machine Learning |
Modulverantwortlicher: | Prof. Dr.-Ing. Oliver Kretzschmar |
ECTS-min./max.:
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5 / 5 |
Workload:
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Siehe Beschreibung der zugehörigen LV(s) |
Modulprüfung: |
KMP |
Formale Zulassungsvoraussetzungen: |
Die Veranstaltung "143104 Machine Learning" ist Voraussetzung für die Teilnahme an der Veranstaltung "R for Machine Learning". Die Veranstaltung "143104 Machine Learning" kann auch parallel gehört werden.
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Kompetenzprofil |
Lernergebnisse: | Die Studierenden werden in die Lage versetzt, grundlegende Methoden und Konzepte des Maschinellen Lernens mittels R anzuwenden. Der Fokus der Veranstaltung liegt sehr stark in der Anwendung.
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Weitere Angaben einblenden
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Ausbildungsziele des Moduls: ?
- Theoretische Grundlagen (modulspezifisch oder modulübergreifend): grundlegende theoretische Sachverhalte einer (Fach-)Disziplin
- Analyse: Methoden zur Erhebung relevanter Informationen, Identifikation ursächlicher Prozesse und fachadäquater Dokumentation von Zusammenhängen
- Konzeption: Vermittlung von fachspezifischen Fähigkeiten und Methoden zur systematischen Erstellung von Zuständen, Systemen oder Produkten (aufbauend auf Erfahrung und Analyse)
- Realisierung: Vermittlung von fachspezifischen Fähigkeiten und Methoden zur operativen Umsetzung des angestrebten Zustands, Systems oder Produkts (aufbauend auf Analyse und Konzeption)
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Theoretische Grundlagen | 40 % |
Analyse | 20 % |
Konzeption | 10 % |
Realisierung | 30 % |
Klassifikation der Lernergebnisse nach kognitiven Stufen/Schlüsselkompetenzen |
Fachkompetenzen (Wissen und Fertigkeiten): ?
Fähigkeit und Bereitschaft, Aufgaben und Problemstellungen fachlich angemessen und methodengeleitet zu bearbeiten
- Stufe 1: Relevantes Wissen aus dem Gedächtnis abrufen
- Stufe 2: Bedeutung von Wissen erkennen, Gelerntes in neuen Situationen anwenden
- Stufe 3: Material in seine konstituierenden Teile gliedern und seine Struktur bestimmen; Urteile auf der Basis von Kriterien und Standards fällen
- Stufe 4: Elemente zu einem neuen, kohärenten, funktionierenden Ganzen zusammenführen
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Stufe 1: wiedererkennen & wiedergeben | |
Stufe 2: verstehen & anwenden | |
Stufe 3: vergleichen & bewerten | |
Stufe 4: verknüpfen, vertiefen & entwickeln | |
Hinweis: Die Stufen bauen aufeinander auf und schließen die jeweils vorigen mit ein. In der Regel stehen Basismodule auf den niederen, weiterführende Module auf den höheren Stufen. |
Personale Kompetenzen (Sozialkompetenz und Selbständigkeit): ?
Fähigkeit und Bereitschaft, das eigene Leben eigenständig und verantwortlich zu gestalten
- Kommunikation: Austausch von Informationen zwischen Personen, in Gruppen und Organisationen.
- Teamfähigkeit: Innerhalb einer Gruppe zur Erreichung von Zielen zu kooperieren
- Reflexion: Aus Erfahrungen zu lernen, kritisch zu denken und zu handeln
- Eigenständigkeit: Ohne fremde Hilfe zu handeln;
Verantwortung: Selbstgesteuert zur Gestaltung von Prozessen beizutragen
Diese Elemente müssen im Modul unter Anleitung reflektiert werden.
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Kommunikation | |
Teamfähigkeit | |
Reflexion | |
Eigenständigkeit & Verantwortung | |
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Voraussetzung für dieses Modul: |
-
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Dieses Modul ist Voraussetzung für: | - |
Bemerkung: | Das bestandene Modul 143104 wird vorausgesetzt.
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beinhaltet folgende Lehrveranstaltung(-en):
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EDV-Nr |
Lehrveranstaltung |
Art |
SWS |
ECTS |
Prüfungsform |
143902a |
R for Machine Learning |
- |
3 |
5 |
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* kennzeichnet Prüfungsvorleistungen