Einführung in Data Science und Machine Learning (Wintersemester 2022/2023)

Lecturer: Prof. Dr. Gerard de Melo (Artificial Intelligence and Intelligent Systems)
Course Website: https://moodle.hpi.de/course/view.php?id=382

General Information

• Weekly Hours: 4
• Credits: 6
• Graded: yes
• Enrolment Deadline: 01.10.2022 - 31.10.2022
• Examination time §9 (4) BAMA-O: 08.03.2023
• Teaching Form: Lecture / Exercise
• Enrolment Type: Compulsory Elective Module
• Course Language: German
• Maximum number of participants: 50

Programs, Module Groups & Modules

Description

Das Leben in unserer modernen Welt wird fundamental von digitalen Daten geprägt. In immer mehr Fällen bestimmen letztendlich Daten welche Unternehmen erfolgreich sind, wer sich gegen seine politischen Kontrahenten durchsetzen kann oder gar wer bei der Partnerwahl in Erwägung gezogen wird. Dieser Kurs bietet einen ersten Überblick der recht jungen Disziplin Datenwissenschaft, besser bekannt als Data Science.

 

Lehrinhalte:

• Datensammlung, Data Parsing und Preprocessing
• Datenanalyse, Big Data-Verarbeitung
• Visualisierung
• Umgang mit graphstrukturierten Daten
• Umgang mit Textdaten
• Clustering
• Grundkonzepte des Maschinellen Lernens
• Maschinelles Lernen: Regression
• Maschinelles Lernen: Klassifikation
• Maschinelles Lernen: verschiedene Algorithmen, inklusive Grundprinzipien neuronaler Netze
• Maschinelles Lernen: Evaluierung und Durchführung von Experimenten
• Fairness und Bias
• Data Mining-Algorithmen

Requirements

Programmierkenntnisse und Schulmathematik

Learning

Vorlesung mit Übung (Folien in englischer Sprache)

Die Lehrveranstaltung findet (solange es die Lage zulässt) in Präsenz statt.

Examination

Die Gesamtnote ergibt sich zu 100% aus der Klausurnote.

Prüfungsnebenleistungen:
Voraussetzung zur Anmeldung zur Klausur ist die erfolgreiche Bearbeitung einiger Übungsblätter (verteilt im Laufe des Semesters).

Dates

Vorlesungstermine montags und dienstags 15:15 in der Vorlesungszeit

Zu den Übungsterminen bitte die Hinweise auf Moodle beachten.

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