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Foto: Matthias Friel

Modul: Intelligente Datenanalyse in den Naturwissenschaften


Das hier aufgeführte Modul basiert auf in den Amtlichen Bekanntmachungen der Universität Potsdam veröffentlichten Studien- und Prüfungsordnungen.
Verbindliche Regelungswirkung haben nur die veröffentlichten Ordnungen.


INF-7020: Intelligente Datenanalyse in den Naturwissenschaften Anzahl der Leistungspunkte (LP):
6 LP
Modulart (Pflicht- oder Wahlpflichtmodul): Abhängig vom Studiengang (siehe unten)
Inhalte und Qualifikationsziele des Moduls:

Inhalte

Das Modul behandelt eine Auswahl weiterführender Themen aus dem Bereich des maschinellen Lernens, beispielsweise graphische Modelle, Inferenz, Reinforcement-Lernen, Online-Lernen, Transferlernen, Kernel-Verfahren, statistische Sprachverarbeitung, ausgewählte Themen des Information Retrieval. 

 

Qualifikationsziele

Die Studierend

  • verfügen über umfassendes, detailliertes und spezialisiertes Wissen über die Grundlagen und Methoden des maschinellen Lernens auf dem neuesten Erkenntnisstand
  • verfügen über ausgeprägte Fertigkeiten, zur Lösung komplexer naturwissenschaftlicher Datenanalyse- und Modellbildungsprobleme
  • sind in der Lage, naturwissenschaftliche Modellierungsprobleme zu analysieren, auf Paradigmen des maschinellen Lernens und der Bayes‘schen Statistik abzubilden, neue Lösungen und neue Methoden zu entwickeln, zu implementieren und die Qualität der inferierten Modelle mit geeigneten Evaluierungsprotokollen zu bestimmen.
Modul(teil)prüfungen (Anzahl, Form, Umfang, Arbeitsaufwand in LP):

Eine Prüfung der folgenden Formen:

Klausur, 90 Minuten

Mündliche Prüfung, 15 Minuten

Selbstlernzeit (in Zeitstunden (h)): 120

Veranstaltungen
(Lehrformen)
Kontaktzeit
(in SWS)
Prüfungsnebenleistungen
(Anzahl, Form, Umfang)
Lehrveranstaltungsbegleitende Modul(teil)prüfung
(Anzahl, Form, Umfang)
Für den Abschluss des Moduls Für die Zulassung zur Modulprüfung
Vorlesung und Übung (Vorlesung und Übung) 4

erfolgreiche Bearbeitung der Hausaufgaben und Bearbeitung einer Semesteraufgabe (50 %)

- -

Häufigkeit des Angebots:

WiSe und SoSe

Voraussetzung für die Teilnahme am Modul: keine
Anbietende Lehreinheit: Informatik
Zuordnung zu Studiengängen Modulart
Master of Science Computational Science WiSe 2013/14 Wahlpflichtmodul
Master of Science Computational Science WiSe 2019/20 Wahlpflichtmodul
Master of Science Physik WiSe 2019/20 Wahlpflichtmodul