Machine Learning mit Python (Studium Generale)

Inhalte

Machine Learning gewinnt in immer mehr Disziplinen an Bedeutung. Der Kurs gibt eine praktische, niedrigschwellige Einführung in einfache Datenanalysen und Machine Learning.

Die Studierenden erhalten als VirtualBox ein fertig konfiguriertes virtuelles Data Science Lab "to go" (dsci-lab) an die Hand, in dem grundlegende Experimente vorkonfiguriert vorliegen. Die Handhabung dieses virtuellen Labors und seiner Instrumente gehört zu den primären Lerninhalten.

Der Kurs beinhaltet eine niedrigschwellige Einführung in Xubuntu-Linux, Python und Scikit-Learn. Bezüglich ML beschränken wir uns auf "in der Breite" praxisrelevante Verfahren wie insbesondere die (auch logistische) Regression. Neuronale Netze, Deep Learning spielen für uns keine Rolle.

Voraussetzungen

Die Studierenden sollten eine Einführung in die Programmierung mit C oder Java mindestens im Umfang von 4 SWS gehört haben. Wir setzen voraus, dass die Studierenden einfache prozedurale Programme codieren können.

Für das dsci-lab ist sollte der Laptop nicht älter als 3-4 Jahre sein und über ca 50 GB freien Plattenplatz verfügen.

Bezüglich Mathematik genügen Abitur-Kenntnisse.

Medien

Neben dem vom Dozenten bereitgestellten dsci-lab verwenden wir Elemente einschlägiger bekannter Online-Lernumgebungen, insbesondere aus [[ https://www.kaggle.com/learn/ ]] die (jeweils ca vierstündigen Mikro-) Kurse Python, Data Visualization und Intro to Machine Learning.

Die Kommunikation im Kurs findet auf DE statt; sujet-typisch liegen die meisten online Lernmedien allerdings ausschließlich in EN vor.

Sonstiges

Das Modul ist leider nicht für Studierende der Fakultät IF geeignet, denn die Stoffüberlappung mit exiserenden Veranstaltungen ist zu hoch.

Die Veranstaltung wird digital über Zoom durchgeführt.