Datenbasierte automatisierte Entscheidungsverfahren kommen in immer mehr Kontexten von Wissenschaft und Technik zum Einsatz. Ausgehend von statistischen Verfahren, kommen in diesem Zusammenhang auch immer häufiger künstliche Neuronale Netzwerke zum Einsatz. In diesem Workshop gebe ich eine Einführung und einen Überblick über die wichtigsten Ideen, Ansätze und Methoden des maschinellen Lernens. Wenn Sie ihren eigenen Laptop mitbringen und vorher darauf ein paar (freie, kostenlose) Softwarepakete installiert haben, können Sie die Anwendungsbeispiele gerne live mitprogrammieren. Benötigt werden: 1. python und eine Entwicklungsumgebung für python, zum Beispiel spyder, jupyter, pycharm oder weitere. Links dazu finden Sie hier: https://docs.spyder-ide.org/installation.html oder: https://jupyter.org/install 2. die Pakete statsmodels (https://www.statsmodels.org/stable/install.html), scikit-learn (https://scikit-learn.org/stable/install.html) und keras (https://keras.io/#installation)

Wo

Berliner Tor 5, Raum 4.13

Wann

01. January, 00:00 Uhr

Was

WS04