250141 VO Angewandtes Maschinelles Lernen (2023S)

Maschinelles Lernen spielt heutzutage nahezu überall in Technik und Forschung eine wesentliche Rolle. Die Erstellung von datengetriebenden Modellen, die effizient als Stellvertreter und/oder Vorhersagemodelle für neue Daten verwendet werden können, benötigt "know-how" in den mathematischen Grundlagen sowie Erfahrung im Umgang mit den passenden Softwarepaketen.
Die VU steckt sich das Ziel theoretische wie anwendungsrelevante Aspekte "unter einen Hut zu bringen". Neben den besonders praktisch relevanten Grundlagen wie Datenanalyse, Modellwahl, Validierung, Over- und Underfitting, "feature selection", werden "klassische Methoden", wie nichtlinearer Modellreduktion (PCA, MDS, Kernelmethoden, etc.), Klassifizierung (Logistic Regression, Random Forests, SVMs, etc), Regression (kernel rigde regression, lasso, etc), Clustering, Ensemble Learning vorgestellt, sowie die Grundlagen der aktuellen Deep Neural Networks (DNN), insbesondere neue fortgeschrittene Methodologien wie Autoencoders/-decoders, Convolutional Neural Networks und "Physics-Informed Neural Networks (PINN)".
Anhand praktischer Übungsaufgaben wird der Umgang damit "hands-on" via Python, scikit-learn und keras/tensorflow vermittelt, wobei wir Kaggle als (nicht-lokale) Python-Umgebung verwenden mit freiem Zugang zu GPUs. Die VU wird auch aktuelle Forschungsthemen und Anwendungen in der Physik und Materialforschung behandeln.
Struktur:
Die VU "Angewandtes Machine Learning" vereint (i) einen "Theorieteil" wo mathematische und numerische Grundlagen des maschinellen Lernens vorgestellt werden, (ii) praktische Übungsaufgaben die den ersten Teil begleiten (die Ausarbeitungen werden abgegeben und die Lösungen jeweils in einer zoom hands-on von uns besprochen) und (iii) eine "Gruppenarbeit" wo ein kleines Anwendungsproblem in Gruppen von 2-6 Personen ausgearbeitet und präsentiert wird.

!!! Es gibt begleitende Übungen dazu -> Anmeldung erforderlich: LV-Nr 250144.