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Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften
Nicht angemeldet
(Samstag, 11. Mai 2024 10:30:55)
n.BA.AD.MaLe.23HS (Maschinelles Lernen)
Modul: Maschinelles Lernen
Diese Information wurde generiert am: 11.05.2024
Nr.
n.BA.AD.MaLe.23HS
Bezeichnung
Maschinelles Lernen
Credits
4
Beschreibung
Version: 1.0 gültig ab 01.08.2023
Studiengang
Applied Digital Life Sciences
Geltende Rechtsordnung
RPO vom 29. Januar 2008, Studienordnung des Dept. N vom 15. Dez. 2009, Anhang für den Bachelorstudiengang Applied Digital Life Sciences
Modultyp
X
Pflichtmodul
Wahlpflichtmodul
Wahlmodul
Plansemester
3. Semester
Modulverantwortliche/r
Claus Horn
Telefon / E-Mail
+41 (0)58 934 51 47 /
claus.horn@zhaw.ch
Beteiligte Mitarbeitende und Lehrbeauftragte
Claus Horn
Wissenschaftliche Mitarbeitende des ICLS
Vorausgesetzte Module
Programmieren
Analysis und Algebra
Statistik und Wahrscheinlichkeit
Zu erreichende Kompetenzen
Fachliche Kompetenzen:
Die Studierenden
kennen die wesentlichen Ansätze des maschinellen Lernens
können diese in Projekten anwenden, und
sind sich über die möglichen Auswirkungen von ML-Anwendungen bewusst.
Überfachliche Kompetenzen:
Die Studierenden sind in der Lage
Anwendungen und Resultate von Modellen für maschinelles Lernen kritisch zu evaluieren.
Gruppenprojekte selbständig zu organisieren und durchzuführen.
Inhalt des Moduls
Einführung und Übersicht: Was ist maschinelles Lernen?
Theoretische Grundlagen des maschinellen Lernens
Verschiedene Arten des maschinellen Lernens (überwachtes, unüberwachtes und verstärkendes Lernen)
Grundlegende Algorithmen für maschinelles Lernen (Regression, Klassifizierung, Clustering)
Durchführung von Projekten mit maschinellem Lernen
Auswirkungen von ML-Anwendungen (Datenschutz, Fairness und Ethische Aspekte)
Ausblick: Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz
Anschlussmodule
Neural Networks
Unterrichtsmethoden
Vorlesung, Übungen und Gruppenarbeit
Digitale Lernressourcen
Moodle, Programmierübungen, Lernvideos
Unterrichtsgliederung / Gesamtaufwand
Kontaktstudium
28
Begleitetes Selbststudium
28
Autonomes Selbststudium
64
Total Workload
120
Präsenzverpflichtung im Unterricht
Präsenz wird stark empfohlen, aber nicht mit Präsenzliste durchgesetzt.
Leistungsnachweise
Erfahrungsnote 100% bestehend aus:
40% Semesterprüfungen
60% Projektarbeit (Als Gruppenarbeit)
Unterrichtssprache
Deutsch (Die Unterlagen sind überwiegend auf Englisch)
Bemerkungen
-
Hinweis
Weitere verfügbare Versionen:
2.0 gültig ab 01.08.2024
Kurs: Maschinelles Lernen
Nr.
n.BA.AD.MaLe.23HS.V
Bezeichnung
Maschinelles Lernen
Hinweis
Für das Stichdatum 11.05.2024 ist kein Modulbeschreibungstext im System verfügbar.