280356 VU Fundamentals of Machine Learning in Meteorology (2024S)

5.00 ECTS (3.00 SWS), SPL 28 - Erdwissenschaften, Meteorologie - Geophysik und

Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung

Moodle

Do 02.05. 16:45-18:15 Ort in u:find Details

An/Abmeldung

Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").

Anmeldung von Mo 05.02.2024 00:00 bis Di 27.02.2024 23:59
Anmeldung von Do 29.02.2024 00:00 bis Mi 06.03.2024 23:59
Abmeldung bis So 31.03.2024 23:59

Details

max. 15 Teilnehmer*innen

Sprache: Englisch

Lehrende

Dieter Mayer

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

UZA II: 2G542

    
    Donnerstag
    07.03.
    16:45 - 18:15
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    Donnerstag
    14.03.
    16:45 - 18:15
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    Donnerstag
    21.03.
    16:45 - 18:15
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    Donnerstag
    11.04.
    16:45 - 18:15
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    Donnerstag
    18.04.
    16:45 - 18:15
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    Donnerstag
    25.04.
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    Freitag
    26.04.
    13:00 - 17:00
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    N
    Donnerstag
    02.05.
    16:45 - 18:15
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    Donnerstag
    16.05.
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    Donnerstag
    23.05.
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    Freitag
    24.05.
    13:00 - 17:00
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    Donnerstag
    06.06.
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    Donnerstag
    13.06.
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    Donnerstag
    20.06.
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    Freitag
    21.06.
    13:00 - 17:00
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    Donnerstag
    27.06.
    16:45 - 18:15
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Information

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

Ziele:

Verständnis und Anwendung der Methoden des Machine Learnings im Bereich der Meteorologie

Inhalte:

Überblick über Methoden des maschinellen Lernens
Konzepte des Maschinellen Lernens
Regressionen und Klassifikationen
Clusterung und Dimensionsreduktion
Entscheidungsbäume
Künstliche Neuronale Netze

Vermittlung der Inhalte über Vorlesung (Powerpoint) und Computerübungen

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

Multiple-Choice-Test zu Vorlesungsthemen in der letzten Vorlesungseinheit (Bewertunganteil: 40 %)
Ein Test mit Programmieraufgaben am Ende des letzten Übungsblocks (Bewertungsanteil: 30 %)
Eine Präsentation zu einem meteorologischen Machine Learning Thema aus der Literatur (Bewertungsanteil: 30 %)

Bei Multiple-Choice-Test sind keine Hilfsmittel erlaubt, bei den Computeraufgaben sind alle beliebigen Hilfsmittel erlaubt

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

Punkte der einzelnen Teilleistungen werden gewichtet addiert, auf die maximal zu erreichenden Punke normiert und mit folgendem Schlüssel in eine Note umgewandelt:

Notenschlüssel: 0-49.99%: 5, 50.00-62.49%: 4, 62.50-74.99%: 3, 75:00-87.49%: 2, > 87.50%: 1

Prüfungsstoff

Vorlesungsstoff wird über Multiple Choice Test abgefragt

Zusätzlich müssen Studierende einen Vortrag zu einer meteorologischen AI-Anwendung aus der Literatur vortragen

Der Stoff aus den Übungen muss in Form von Python Computeraufgaben angewandt werden können

Literatur

The Elements of Statistical Learning (Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman)
An Introduction to statistical Learning (Gareth James, Daniela Witten, Robert Tibshirani, Jerome Friedman)
Python Machine Learning (Sebastian Raschka, Vahid Mirjalili)
Python Machine Learning by Example (Yuxi Hayden Liu)
Deep Learning for The Earth Sciences (Gustau Camps-Valls )

Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

WM-AdvComMet

Letzte Änderung: Do 07.03.2024 09:26