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Maschinelles Lernen mit Python
6.010
Dozenten
Beschreibung
Dieser Kurs gibt eine Einführung in das umfangreiche Themengebiet des maschinellen Lernens mit Fokus auf die Praxis. Kursinhalte werden sowohl die ML-Modelle wie lineare und logistische Regression, Bäume und Wälder, k-nächste Nachbarn, Support Vector Machine (SVM), naive Bayes, Clustering und neuronale Netze, als auch Ihre Vor- und Nachteile sein. Dabei werden Datenimport und -vorbereitung, Feature-Auswahl und Modellvalidierung auch behandeln. Die Codebeispiele basieren auf Python und den Bibliotheken Scikit-Learn, Matplotlib, Pandas, NumPy, Keras und TensorFlow. Am Ende des Kurses gibt es ein finales Projekt.
Weitere Angaben
Ort: 93/E01
Zeiten: Mo. 14:00 - 16:00 (wöchentlich)
Erster Termin: Montag, 04.04.2022 14:00 - 16:00, Ort: 93/E01
Veranstaltungsart: Vorlesung und Seminar (Offizielle Lehrveranstaltungen)
Studienbereiche
- Mathematik > Vorlesungen
- Mathematik > Praktika und Projekte
- Mathematik > Proseminare und Seminare
- Mathematik > 2-Fächer-Bachelor
- Mathematik > Bachelor Mathematik
- Mathematik > Master Lehramt an Gymnasien
- Mathematik > Master Mathematik
- Mathematik > Lehrangebote für andere Studiengänge
- Data Science