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Fachprojekt:Datenanalyse und Data-Mining ‐ Verteiltes Lernen

Danny Heinrich

Inhalt

Täglich produzieren wir Unmengen an Daten - beim Einkauf, beim Surfen im Web, beim Autofahren, Telefonieren. All diese Daten ergeben jedoch erst einen Sinn, wenn wir sie mit geeigneten Verfahren analysieren und auswerten können. Ziel dieses Fachprojektes ist die Analyse von Daten mit Hilfe maschineller Lernverfahren in verteilten Systemen. Dabei liegt der Fokus auf der dezentralen Analyse von Daten, die von einem Verbund von Teleskopen aufgezeichnet werden.

Ablauf

Im Fachprojekt erproben die Studierenden, in einer Gruppe ein größeres Software-Projekt umzusetzen. Dabei lernen Sie verschiedene hoch-aktuelle Software-Pakete kennen, unter anderem Python, scikit-learn, pyTorch, Git, etc. Weiterhin werden Grundlagen von Data Mining, künstlicher Intelligenz sowie maschinellen Lernen vermittelt. Die Studierenden arbeiten selbstständig in Kleingruppen an einem Problem, das mithilfe von maschinellem Lernen gelöst werden soll. Dabei findet zunächst eine Seminarphase statt, um den Studierenden einen Überblick über aktuelle Methoden des maschinellen Lernens und Data Mining zu geben. Anschließend wird in Gruppen an Aspekten des Problems praktisch, unter Verwendung aktueller Techniken und Tools, gearbeitet, um am Ende ein gemeinsames System zu erstellen und zu evaluieren. Die Ergebnisse der Gruppen sollen in einer kurzen Abschlusspräsentation und individuellen Ausarbeitungen vorgestellt werden.

Information

Time: TBD
Room: TBD(evtl. online)
Language: German

First Session: TBD