In der Vorlesung werden einige neue Datenanalysetools vorgestellt, die im Gegensatz zu klassischen Verfahren auf wenigen Annahmen über die Daten beruhen. Ein schwerpunkt liegt auf Methoden für komplexe Datenstrukturen. Behandelt werden unter anderem folgende Themen:
- spärliche Repräsentation von Daten
- moderne Regressionsverfahren
- Core Methoden
- Featureextraktion und Metriklernen
- Ausreissererkennung
- moderne Zeitreihenverarbeitung
- Integration funktioneller Abhängigkeiten der Daten
- Anwendungen etwa in der Biomedizin
Grundkenntnisse im Bereich Algorithmen und Datenstrukturen sowie Mathematik werden empfohlen
Rhythmus | Tag | Uhrzeit | Format / Ort | Zeitraum |
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Modul | Veranstaltung | Leistungen | |
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39-M-Inf-ADA Advanced Data Analysis | Modern Data Analysis | Studieninformation | |
39-M-Inf-AI-adv-foc Advanced Artificial Intelligence (focus) | Advanced Artificial Intelligence (focus): Übung | Studieninformation | |
39-M-Inf-AI-app Applied Artificial Intelligence | Applied Artificial Intelligence: Übung | Studieninformation | |
39-M-Inf-AI-app-foc Applied Artificial Intelligence (focus) | Applied Artificial Intelligence (focus): Übung | Studieninformation |
Die verbindlichen Modulbeschreibungen enthalten weitere Informationen, auch zu den "Leistungen" und ihren Anforderungen. Sind mehrere "Leistungsformen" möglich, entscheiden die jeweiligen Lehrenden darüber.
Erfolgreiches Bearbeiten der Übungen (2LP) sowie mündliche Prüfung (3LP)