Ruprecht Karls Universität Heidelberg

Einführung in Datenanalyse und maschinelles Lernen in der Physik

Übersicht

Datenanalyse gehört zu den Kernelementen in der Physik. Gleichzeitig sind Methoden maschinellen Lernens extrem erfolgreich in Bereichen wie Bilderkennung, Sprachverarbeitung und medizinische Diagnose. Auch in der Physik kommen Methoden maschinellen Lernens immer stärker zum Einsatz. Dieser Kurs gibt eine praktische Einführung in beide Themen.

  • Dozenten: Martino Borsato, Jörg Marks, Klaus Reygers
  • Es wird noch geklärt, ob der Kurs vollständig in Präsens oder teilweise virtuell durchgeführt wird.
  • Datum: 11.4. - 14.4.2022, jeweils 9:00-12:00 Uhr und 14:00-17:00 Uhr

Inhalt

  • Fitten von Daten
  • Überblick: Maschielles Lernen
  • Lineare Modelle, logistische Regression
  • Boosted Decision Trees
  • Neuronale Netzwerke

Programmiersprache

In diesem Kurs verwenden wir Python 3. Grundlegende Kenntnisse der Sprache werden für diesen Kurs vorausgesetzt. Wir werden viel mit jupyter-Notebooks arbeiten. Ein schöne Zusammenstellung wichtiger Python-Befehle gibt auf der Seite des Stanford-Kurses CS231n. Im Bereich maschinellen Lernens werden wir die Module scikit-learn und Keras verwenden.

Zielgruppe

Studierende mit Python Vorkenntnissen. Der Kurs ist im Bachelor- und Masterstudiengang Physik (Wahlmodule) anrechenbar und bringt 2 Leistungspunkte.

Teilnahmevoraussetzungen

Sie benötigen zur Teilnahme einen Computer/Laptop mit einem Betriebssystem Ihrer Wahl, einen akutellen Web-Browser und einen User-id im CIP Pool der Fakutät für Physik. Wir werden den Jupyter-Hub jupyter2.kip.uni-heidelberg.de des CIP-Pools verwenden. Außerdem werden zur Kommunikation Kamera, Mikrofon und Lautsprecher benötigt.

Referenzen

Links zu speziellen Themen

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