Im Sommersemester 2022 wird die Veranstaltung Maschinelles Lernen in der Verfahrenstechnik voraussichtlich hybrid durchgeführt, das heißt: Sie findet in Präsenz im Seminarraum des LTD (44/421) statt und wird parallel über einen Livestream bereitgestellt.
Weitere Informationen sowie Begleitmaterial werden ab Vorlesungsbeginn im OLAT-Kurs bereitgestellt; der Kurscode hierfür wird Ihnen am Fr., 08.04.2022, sowie erneut am Fr., 22.04.2022, per E-Mail zugesendet.
Wichtig: Bitte nehmen Sie unbedingt am "Anmeldeverfahren" im KIS-Office für die Vorlesung Maschinelles Lernen in der Verfahrenstechnik teil, nur dann können wir Ihnen den Kurscode und weitere wichtige Informationen zuschicken!
Maschinelles Lernen in der Verfahrenstechnik
Dozent: JP Dr.-Ing. Fabian Jirasek
Aufwand: 2 SWS (3 ECTS als Modul)
Voraussetzungen: Thermodynamik I, Höhere Mathematik I-III
Dozent | Zeit | Ort | |
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Vorlesung | Donnerstag 14:00 - 15:30 Uhr | 44-421 | |
Übung | Bei Bedarf | 44-421 |
Beginn: Do., 28. April 2022
Sprechstunden:
Sprechstunden zur Vorlesung und Übung werden nach Vereinbarung angeboten. Bitte per E-Mail direkt an Thomas Specht wenden.
Prüfung:
Termine für mündliche Prüfungen werden nach Absprache angeboten.
Inhalte:
Wir werden grundlegende Konzepte des Maschinellen Lernens und Anwendungsgebiete in der Verfahrenstechnik kennenlernen sowie einige Methoden in Programmieraufgaben in Kleingruppen vertiefen. Die Vorlesung ist als Einstieg in das Maschinelle Lernen angelegt, sodass keine Vorkenntnisse in diesem Bereich erforderlich sind.
- Datenvorbereitung und -repräsentation
- Unüberwachtes Lernen
- Dimensionsreduktion
- Clustering
- Überwachtes Lernen
- Klassifikation
- Regression
- Kernel-Methoden
- Probabilistische Methoden
- Hybride Methoden
- Ensemblemethoden
- Physics-informed Learning
- Training and Model Selection
- Kreuzvalidierung
- Regularisierung
Alle Angaben im Internet sind - wenngleich sorgfältig überprüft - ohne Gewähr!
Es gelten die offiziellen Angaben der entsprechenden Aushänge am Lehrstuhl bzw. im Prüfungsamt.