Im Rahmen dieses Projektes werden die Grundlagen zu Deep Learning vermittelt und im Rahmen einer Projektarbeit an einem Datensatz erprobt. Unter Deep Learning versteht man einen selbstadaptiven Algorithmus, der eine Hierarchie von Schichten nutzt um den Prozess des maschinellen Lernens durchzuführen.
Es basiert auf künstlichen neuronalen Netzen, die dem menschlichen Gehirn nachempfunden sind und wird als Schlüsseltechnologie im Bereich der Künstlichen Intelligenz angesehen. Dabei werden zunächst die grundlegenden Konzepte zu Data Engineering, Machine Learning und Deep Learning vermittelt. Diese werden mit Hilfe von Python und Python-Libraries wie z. B. Pandas, Seaborn und Tensorflow angewendet. Zu Beginn des Semesters werden in einer zweitägigen Blockveranstaltung die Grundlagen vermittelt. Das Modul richtet sich an Bachelorstudenten mit Vorkenntnissen im Bereich Data Science oder Künstliche Intelligenz. Diese sollten sowohl methodische Kenntnisse (z. B. Klassifikations- oder Regressionsmethoden) als auch deren Anwendung (z .B. mit Rapidminer oder KNIME) umfassen – analog zu Kenntnissen wie sie beispielsweise im Modul „Data Science“ (335136) vermittelt werden. Darüber hinaus sollten grundlegende Programmierkenntnisse vorhanden sein (z. B. in Java).
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