Machine Learning Primer
Aktuelle Infos und Material sind auf der Kurs Webseite
https://itp.uni-frankfurt.de/~gros/Vorlesungen/ML/index.html
Anmeldung
Diese Vorlesung kann entweder als Wahlpflichtfach mit 8 CP belegt werden, oder als Teil des Forschungs- und Laborpraktikums. In diesem Fall werden 6 CP angerechnet.
- Als Teil des Forschungs- und Laborpraktikums ist eine Anmeldung über die entsprechende Webseite verpflichtend. Zusätzlich müssen Sie sich in diesem OLAT Kurs einschreiben.
- Die Anmeldung als Wahlpflichtfach erfolgt durch Einschreibung in diesen Kurs.
Im Rahmen des Forschungs- und Laborpraktikums kann diese Vorlesung sowohl im Bachelor-, als aus im Master-Studium gewählt werden, insgesamt aber nur ein Mal.
Melden Sie sich bitte unten (Einschreibung in den OLAT Kurs) bis zum 14.10.2024 für die Vorlesung an!
Die Anmeldung zu den Tutorien ist geöffnet.
Melden Sie sich unten für ein Tutorium an.
Inhalt und Termine
Es wird eine Einführung in die Methoden und Konzepte des modernen Maschinellen Lernens (ML) angeboten.
Ein wesentlicher Schwerpunkt liegt auf der praktischen Umsetzung.
- Python dominiert Coding in ML. Daher wird es eine kompakte Einführung in Python und PyTorch geben.
- Programmieren von Konzepten und Anwendungen wird ein zentraler Bestandteil der Übungen sein. Idem für die Semesterprojekte.
Die Vorlesung findet dienstags und freitags von 10 bis 12 Uhr in Phys __.401 statt. Die Termine für die Tutorien entnehmen Sie diesem OLAT Kurs.
Leistungsüberprüfung
- Die normalen (wöchentlichen) Übungsblätter werden in den Tutorien besprochen, sie sollen aber nicht eingereicht werden. Die wöchentlichen Übungen zählen auch nicht für den Schein.
- Es besteht Präsenzpflicht in den Übungen; maximal zweimaliges Fehlen.
- Für den Schein sind die Semesterprojekte zu machen. Es sind 3 von 4 Projekten zu bestehen, das 4. Projekt ist Pflicht.
- Es wird empfohlen, in (festen) Gruppen von bis zu 3 Studenten zusammenzuarbeiten. Sowohl für die Übungen, wie auch für die Semesterprojekte.
- Eingereichte Programme müssen voll funktionstüchtig und kommentiert sein.
- Wird das Modul als Wahlfach belegt, gibt es Semesterabschlussprüfungen. Der Modus wird noch bekannt gegeben.