Dieser Blockkurs (5.10 - 9.10.26), eine Kombination aus Vorlesung und Übungen, vermittelt einen Einblick in die Grundlagen der Datenanalyse und des maschinellen Lernens. Moderne Toolkits, wie scikit-learn und TensorFlow/Keras, erlauben einen Zugriff auf viele verschiedene Machine Learning Algorithmen, Konfigurations- und Kontrollwerkzeuge über ein Python Interface.
Methoden des maschinellen Lernen sind sehr erfolgreich in den Bereichen Bild- und Spracherkennung, in der Robotik und Automation, sowie in der Medizin. In der Physik erlangt maschinelles Lernen eine zunehmend große Bedeutung im Zusammenhang mit Datenanalyse Methoden.
Der Schwerpunkt dieses Kurses liegt auf einer technischen Einführung in Datenanalyse Techniken und maschinelles Lernen mit Programmbeispielen und Übungen.
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