KVL / Klausuren / MAP 1.HS: 17.10  2.HS: 12.12  Zw.Sem.: 20.02  Beginn SS: 16.04

4020225173 Einführung in Maschinelles Lernen für PhysikerInnen      VVZ  

VL
Mo 13-15
wöch. NEW 14 1'02 (60) Judith Katzy
UE
Di 9-11
wöch. NEW 14 0'05 (103) Victor Ruelas
UE
Di 7-9
wöch. NEW 14 0'05 (103) Victor Ruelas

Digital- & Präsenz-basierter Kurs

Unterrichtssprache
DE
Lern- und Qualifikationsziele
Understanding of Concepts and hands-on experience with simple problems. For master students and Bsc students with computing experience.
Voraussetzungen
python
Gliederung / Themen / Inhalte
Gliederung:
Basic Concepts
Boosted Decision Trees
Neural Networks
Autoencoders
Learning Algorithms
Advanced Concepts:
Adversarial learning, generative adversarial networks,
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
Moodle link:
http://moodle.hu-berlin.de/course/view.php?id=114808
Anfragen/Probleme executed on vlvz1 © IRZ Physik, Version 2019.1.1 vom 24.09.2019 Fullscreen