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Statistisches Lernen 2 Lab

Niveau der Lehrveranstaltung/des Moduls laut Lehrplan

Masterstudium

Lernergebnisse der Lehrveranstaltung/des Moduls

Folgende Kompetenzen werden in der Lehrveranstaltung erarbeitet:

- Die Studierenden können weiterführende Algorithmen der Data Science praktisch nachvollziehen.
- Die Studierenden können weiterführende Algorithmen der Data Science für spezifische Einsatzzwecke konfigurieren.
- Die Studierenden können die behandelten Algorithmen in isolierten Problemstellungen anwenden.

Voraussetzungen laut Lehrplan

Modulprüfung MLAL.A1 (Algorithmik 1)

Lehrinhalte

Im Lab werden die Inhalte der ILV "Statistisches Lernen 2" mit Hilfe von praktische Übungen vertieft. Die dabei gewonnenen Erkenntnisse werden in der Gruppe diskutiert und erlauben so einen tiefen Einblick in die Materie und eine Festigung des Wissens, das in der ILV theoretisch vermittelt wurde.

empfohlene Fachliteratur

PRIMÄRLITERATUR:
- Murphy, K. P. (2012): Machine Learning: A Probabilistic Perspective (Ed. 1), MIT Press, Cambridge (ISBN: 978-0-262-01802-9)
- Bishop, C. (2006): Pattern Recognition and Machine Learning (Ed. 1), Springer-Verlag, New York (ISBN: 978-0-387-31073-2)

SEKUNDÄRLITERATUR:
- James, G.; Witten, D; Hastie, T.; Tibshirani, R. (2013): An Introduction to Statistical Learning: with Applications in R (Ed. 1), Springer Science & Business Media, New York (ISBN: 978-1-461-471387)
- Steele, B.; Chandler, J.; Reddy, S. (2016): Algorithms for Data Science (Ed. 1), Springer, Berlin (ISBN: 978-3319457956)

Bewertungsmethoden und -kriterien

Folgende Prüfungsmethoden werden in der Lehrveranstaltung zum Einsatz gebracht:

- Projektarbeit
- Hausarbeiten

Unterrichtssprache

Deutsch

Anzahl der zugewiesenen ECTS-Credits

2.5

eLearning Anteil in Prozent

0

Semesterwochenstunden (SWS)

1

geplante Lehr- und Lernmethoden

Folgende Methoden kommen zum Einsatz:

- Bearbeitung von Übungsaufgaben
- Interaktiver Workshop

Semester/Trimester, in dem die Lehrveranstaltung/das Modul angeboten wird

2

Name des/der Vortragenden

Prof. (FH) Dipl.-Informatiker Karsten Böhm

Kennzahl der Lehrveranstaltungen/des Moduls

MLAL.6

Art der Lehrveranstaltung/des Moduls

Übung, Konstruktionsübung

Art der Lehrveranstaltung

Pflichtfach

Praktikum/Praktika

kein