KVL / Klausuren / MAP 1.HS: 16.10  2.HS: 11.12  Zw.Sem.: 19.02  Beginn SS: 14.04

4020235108 Einführung in Maschinelles Lernen für PhysikerInnen      VVZ  

VL
Mo 13-15
 wöch. NEW 14 1'15 (60) Judith Katzy
UE
Mo 11-13
 wöch. NEW 14 1'15 (60) Judith Katzy
UE
Di 9-11
 wöch. NEW 14 1'11 (24) Victor Hugo Ruelas Rivera

Präsenzkurs

Unterrichtssprache
DE
Lern- und Qualifikationsziele
Understanding of Concepts and hands-on experience with simple problems. For master students and advanced Bsc students with computing experience.
Voraussetzungen
python
Gliederung / Themen / Inhalte
Gliederung:
Basic Concepts
Boosted Decision Trees
Neural Networks
Autoencoders
Learning Algorithms
Interpretability of NN
Advanced Concepts:
Adversarial learning, unsupervised learning, generative models
Zugeordnete Module
P8g P22.g
Umfang, Studienpunkte; Modulabschlussprüfung / Leistungsnachweis
4 SWS, 6 SP/ECTS (Arbeitsanteil im Modul für diese Lehrveranstaltung, nicht verbindlich)
Portfolio of programs
Ansprechpartner
PD Dr.Judith Katzy
Moodle link:
http://moodle.hu-berlin.de/course/view.php?id=121114
Anfragen/Probleme executed on vlvz2 © IRZ Physik, Version 2019.1.1 vom 24.09.2019 Fullscreen