Modul: Machine Learning and Analytics - Specialization

Inhalt

Das Modul vermittelt aktuelle Forschungsfragestellungen und -ergebnisse aus der Theorie und Praxis des Maschinellen Lernens, der Datenwissenschaft sowie auch der Künstlichen Intelligenz. Im Modul liegt der Fokus auf der Identifikation von Schwächen des aktuellen Stands der Forschung und der wissenschaftlichen Erarbeitung weiterführender Methoden und Systeme im Bereich Maschinelles Lernen und Data Analytics. Es werden offene Forschungsfragen aus beispielsweise den Bereichen Deep Learning und Representation Learning, Erklärbarkeit sowie Optimierung betrachtet. Dabei werden Anwendungsfelder wie Computer Vision, die Verarbeitung natürlicher Sprache, Multimediaanalyse und medizinische Anwendungen betrachtet.

Qualifikationsziele

Die Studierenden erwerben detailliertes Wissen über die im Modul gegenständlichen Fachthemen. Die Studierenden:

-          erarbeiten Limitierungen und Erweiterungen bestehender Methoden des maschinellen Lernens und Data Analytics,

-          erlernen die wissenschaftliche Bearbeitung aktueller Forschungsfragestellungen im Bereich Maschinelles Lernen und Data Analytics,

-          lernen die eigenständige Nachbearbeitung eines Themas auf Grundlage von Primär- und Sekundärliteratur,

-          erlernen selbstständig relevante Fachliteratur zu identifizieren, zu erschließen und die Inhalte anzuwenden,

-          erlernen die Präsentation und kritische Diskussion bearbeiteter Aufgaben,

-          erweitern ihre Lernfähigkeiten,

-          entwickeln Diskussionsvermögen und -techniken.

Diesem Modul zugeordnete Lehrveranstaltungen werden in englischer Sprache angeboten.

Eine Prüfung der folgenden Formen:

Klausur, 90-120 Minuten

Hausarbeit, (mind. 8 Seiten) zusammen mit Ergebnispräsentation (20-45 Minuten)

Mündliche Prüfung, 30-45 Minuten

Übungsaufgaben (50%)

WiSe und SoSe

Empfohlen wird die vorangehende Teilnahme an HPI-MALA-C oder HPI-MALA-T.