Kurs Online: Einführung in maschinelles Lernen

Georgia Olympia Brikis MSc.

Maschinelles Lernen (ML) (engl. Machine Learning) ist ein Teilgebiet der Informatik, das es Computern ermöglicht Aufgaben zu lösen ohne dafür explizit programmiert zu werden. Es ist das Forschungsgebiet hinter unzähligen technologischen Errungenschaften der letzten Jahrzehnte, wie autonomen Autos, Spracherkennung, effektiven Suchmaschinen und dem verbesserten Verständnis des menschlichen Genoms. Aus Daten und Erfahrung zu lernen eröffnet uns die Möglichkeit Fragestellungen auf eine ganz neue Art und Weise anzugehen. Dieser Kurs bietet eine praktische Einführung in die Themen Machine Learning, Data Mining und statistische Mustererkennung. Anhand von Problemstellungen aus der echten Welt lernen die Teilnehmerinnen, wie Methoden des überwachten und unüberwachten maschinellen Lernens funktionieren und sammeln eigene Erfahrungen in der Implementierung dieser mit Python. Außerdem lernen sie, wie sie maschinelles Lernen für Problemstellungen aus ihren eigenen Arbeitsbereichen nutzbar machen können.

Das Ziel der Veranstaltung ist es, den Teilnehmerinnen einige Algorithmen und Methoden aus dem Bereich des Machine Learning näher zu bringen. Dafür werden sowohl die theoretischen Konzepte, inkl. notwendiger Vorkenntnisse aus dem Bereich Mathematik/Statistik besprochen, als auch erste Werkzeuge, die für die Implementierung benötigt werden, erlernt. Für die Übungen werden Open-source Datensätze verwendet.

Jede Teilnehmerin soll nach erfolgreichem Abschluss des Kurses in der Lage sein, die Funktionsweise mehrerer grundlegender ML Methoden (supervised und unsupervised) zu verstehen und auf bekannte Anwendungsfälle (wie Klassifikation, Anomalieerkennung und Trendvorhersage) anzuwenden, numerische Daten mit Hilfe von Python auszulesen, zu verarbeiten und zu visualisieren, sowie Anwendungsgebiete für ML Methoden zu identifizieren.

Auf Grund der aktuellen Pandemie-Situation findet dieser Kurs online statt.