mat865 - Vertiefung zur Statistik (Veranstaltungsübersicht)

mat865 - Vertiefung zur Statistik (Veranstaltungsübersicht)

Institut für Mathematik 6 KP
Modulteile Semesterveranstaltungen Sommersemester 2022 Prüfungsleistung
Vorlesung
  • Kein Zugang 5.01.905 - Vorlesung Überwachtes Lernen Lehrende anzeigen
    • Prof. Dr. Gero Junike

    Freitag: 14:15 - 15:45, wöchentlich (ab 22.04.2022)

    Liebe Studierende, dieses Sommersemester 2022 wird eine Vorlesung zum Thema Überwachtes Lernen / Einführung Machine Learning (5.01.905) angeboten. Der Kurs ist auch für Nicht-Mathematiker*innen zugänglich. Voraussetzungen sind Grundkenntnisse in Statistik/ Stochastik und Analysis. Inhalt: Der Kurs gibt eine Einführung in Machine Learning: - Lernen von Daten - k-Nächste-Nachbarn - Bayes Modell - Entscheidungsbäume - Random Forest - Neuronale Netze - evtl. Generative adversarial network (GAN). - Anwendungen in Naturwissenschaften, Ökonomie, Medizin und Bildverarbeitung Ablauf: Die Vorlesung und Übung finden in Präsenz statt und werden gleichzeitig online übertragen und als Video gespeichert. Die erste Übung findet am 19.04 um 12:15 mit einer allgemeinen Einführung in R statt. Die Erste Vorlesung erfolgt am 22.04 um 14:15

Übung
Hinweise zum Modul
Hinweise
Studienschwerpunkt: C
Prüfungszeiten
nach Ende der Vorlesungszeit
Prüfungsleistung Modul
Klausur oder mündliche Prüfung oder Fachpraktische Übung (KMÜ)
Kompetenzziele
  • Systematische Vertiefung und Erweiterung der im Bachelorstudium erlangten Kenntnisse und Fähigkeiten zur Mathematik
  • Vernetzung des eigenen mathematischen Wissens durch Herstellung auch inhaltlich komplexer Bezüge zwischen den verschiedenen Bereichen der Mathematik
  • Kennenlernen vertiefter Anwendungen der Mathematik, auch exemplarisch mit Projektcharakter
  • Erwerb direkt berufsbezogener inhaltlicher und prozessorientierter Kompetenzen
  • In dieser Vorlesung wird ein aktuelles, fortgeschrittenes Themengebiet der Angewandten Statistik behandelt. Die Studierenden erwerben damit über den üblichen Kanon statistischer Verfahren hinausgehendes Spezialwissen sowie die Fähigkeit, sich solches Wissen anzueignen und in praktischen Analysen einzusetzen.