Der Kurs wird in Kooperation mit dem Leistungszentrum Simulations- und Software-basierte Innovation angeboten.

Wann?

Session 1: 08.09.2022, 09.00 bis 16.30 Uhr 

Session 2: 09.09.2022, 09.00 bis 16.30 Uhr

Die Pausenregelung wird mit den Teilnehmenden im Kurs vereinbart.

Maximale Teilnehmeranzahl: 12 Personen

Worum geht's?

In diesem Seminar werden Methoden aus dem Bereich Data Science und Supervised Machine Learning, sowie die statistischen Grundlagen, die zum Verständnis dieser Methoden nötig sind, vorgestellt. Das Seminar gibt einen breiten Überblick über das Themengebiet, ohne dass dabei Data Science Software wie z.B. R oder Python zum Einsatz kommt. Die beigebrachten Methoden, Beispiele und Aufgaben werden theoretisch behandelt und sind unabhängig von der später verwendeten Software. 

Inhalt

• Einführung allgemeiner Begriffe (z.B. Verlustfunktion, Risikominimierung, Overfitting, Hyper- und Modelparameter, Training- und Testdaten)
• Erläuterung der Funktionsweise von ausgewählten einfachen supervised machine learning algorithmen für Regression und Klassifikation
• Überblick wichtiger Evaluationsmaße zur Beurteilung der Vorhersagegüte und deren Eigenschaften
• Modellevaluation durch Resampling Methoden (z.B. Kreuzvalidierung)
• Hyperparameter-Tuning

Vorausetzungen: Allgemeine Kenntnisse und Erfahrung in der Datenanalyse

Referenten

Ludwig Bothmann, Janek Thomas, Essential Data Science Training GmbH

Technische Voraussetzungen

• PC oder Laptop mit (integrierter) Webcam sowie Mikrofon und Lautsprecher (optimal wäre ein Headset)
• Leistungsfähiges Internet mit einem aktuellen Browser.
• Ein ruhiger Arbeitsplatz.
• Videokonferenztool: Die Durchführung findet via Zoom statt.

Informationen zur Softwareinstallation erhalten Sie mit der Teilnahmezusage.

Anmeldung

Verbindliche Anmeldung bis zum 07.08.2022 über unser Online-Anmeldeformular. 

Sie werden erst nach Ablauf der Anmeldefrist über Ihre Zulassung zum Kurs informiert!

Der Workshop steht allen Nachwuchswissenschaftler/innen der TU Kaiserslautern sowie Mitarbeitenden der Fraunhofer-Institute IESE und ITWM offen. Die Teilnahme ist kostenfrei. Bitte beachten Sie unsere Hinweise zu den Teilnahmebedingungen und zur Anmeldung.

Bei Fragen wenden Sie sich bitte an Frau Dr. Inga Nissen inga.nissen(at)verw.uni-kl.de