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| title | Deep Learning, Machine Learning und Künstliche Intelligenz | ||||
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Wahlpflichtfach an der Technischen Hochschule Köln
Die Studierenden können Machine Learning (inkl. Deep Learning) Projekte praktisch in Python umsetzen, indem sie:
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Unscharfe Zielstellungen aus der Praxis als Machine Learning Problemstellungen formulieren können
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Daten in Python importieren, visualisieren, analysieren und vorverarbeiten können unter Nutzung von Standardbibliotheken wie pandas, seaborn, matplotlib
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Abschätzen können, ob mit den gegebenen Daten die Zielstellung erreicht werden kann oder mehr/andere Daten benötigt werden
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Entscheiden können welche Methoden aus dem Bereich des Maschinellen Lernens, Deep Learnings, der KI prinzipiell geeignet sein könnten und eine konkrete Methode für die Daten und Problemstellung auswählen
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Konzepte verstehen und umsetzen mit denen tiefe neuronale Netze (Deep Learning) effizient trainiert werden
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Sich in die gewählte Methode unter Nutzung von Fachliteratur einlesen, diese in einer Google Colab Python Umgebung unter Nutzung von Standardbibliotheken wie scikit-learn und keras programmieren, trainieren, validieren und testen können
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Die mit verschiedenen Modellen erzielten Ergebnisse visualisieren und vergleichen (bspw. durch Nutzung von TensorBoard und weights & biases) und Strategien anwenden können, um die erzielten Ergebnisse systematisch zu verbessern (bspw. durch Hyperparameteroptimierung wie https://optuna.org/)
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Die Lösung bezüglich Aspekte der Safety und Security, ethischen Überlegungen und der Erklärbarkeit bewerten und überarbeiten können
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Die Ergebnisse bewerten und analysieren können und Entscheidungsträgern die Ergebnisse präsentieren können
Diese Kompetenzen befähigen die Studierenden dazu, später Machine Learning/Deep Learning Projekte selbstständig zu formulieren und umsetzen zu können.
Dieser Kurs nutzt das Just the Class Template, welches auf dem beliebten Just the Docs Theme basiert.
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Weitere Informationen finden Sie auf der offiziellen Website der Technischen Hochschule Köln.