Veranstaltungen

21. September

13:00

Online

Helmholtz Virtual ML Summer School 2020

powered by Helmholtz Information & Data Science Academy (HIDA)
in cooperation with Helmholtz Artificial Intelligence Cooperation Unit (Helmholtz AI), Munich School for Data Science (MUDS), Ludwig-Maximilians-Universität München (LMU) und  Munich Center for Machine Learning (MCML)

DIVE INTO MACHINE LEARNING

Kern des Programms der Helmholtz Virtual ML Summer School 2020 ist ein Einführungskurs in grundlegende Techniken und Konzepte von supervised Machine Learning, das zu einem zentralen Bestandteil der modernen Datenanalyse geworden ist. Insbesondere nichtlineare und nichtparametrische Methoden wurden von Informatikern und Statistikern erfolgreich zur Aufdeckung komplexer Muster und Zusammenhänge eingesetzt.

Programm

21.09. ML Basics + Supervised regression
22.09. Supervised regression

23.09. HIDA virtual career day

24.09. Supervised Classification
25.09. Supervised Classification +  mlr3 Keynote

28.09. Evaluation
29.09. Trees + Random Forests
30.09. Trees + Random Forests
01.10. Tuning
02.10. Practical Advice

Der Schwerpunkt des Kurses liegt darauf, ein grundlegendes Verständnis der verschiedenen Algorithmen, Modelle und Konzepte zu vermitteln und gleichzeitig die notwendigen mathematischen Grundlagen zu erläutern.

Die Teilnehmer erwerben sowohl theoretische als auch praktische Kompetenzen in Bezug auf einige grundlegende Modelle des Lernens aus Daten. Außerdem werden die Teilnehmer befähigt, ein Datenanalyseprojekt durchzuführen, um die Vor- und Nachteile der verschiedenen Methoden kritisch zu beurteilen.

Live-Meetings und Gruppenarbeiten (außer am 23. September) finden von 13.00 bis 16.30 Uhr statt.

Es wird erwartet das die Kursmaterialien (Videos, Quizze, Online-Übungen) zur Vorbereitung auf die Live-Sitzungen eigenständig und im eigenen Tempo vorbereitet werden. Die Live-Meetings und Gruppenarbeiten dienen dazu, die erlernten Konzepte in die Praxis umzusetzen.

Einige Wochen vor Kursbeginn erhältst Du Zugang zu den Kursmaterialien. Teile Dir Deine Lernzeit selbst ein: Du kannst einzelne Theman am Vormittag vor den Meetings am Nachmittag vorbereiten oder in den Wochen vor Kursbeginn...

Voraussetzungen

Der Kurs richtet sich an ML-Anfängerinnen und -Anfänger mit Grundkenntnissen, Universitätsniveau, Ausbildung in Mathematik und Statistik:

  • Grundlegende lineare Algebra: Vektoren, Matrizen, Determinanten
  • Einfache Rechnung: Ableitungen, Integrale, Gradienten
  • Etwas Wahrscheinlichkeitstheorie: Wahrscheinlichkeit, Zufallsvariablen, Verteilungen
  • Grundkenntnisse der Statistik
  • (Lineare) Modellierung aus der Perspektive der Statistik ist hilfreich, aber nicht erforderlich.
  • Grundkenntnisse von R

Kurssprache: Englisch

Lehrende

Prof. Dr. Bernd Bischl (LMU München, MCML); Tobias Pielok (LMU München); Dr. Heidi Seibold (HMGU, LMU München, Universität Bielefeld, ); tba

Anmeldung

Anmeldeschluss ist der 31.07.2020.Sollte die Nachfrage zu hoch sein, werden wir eine Warteliste erstellen. Nach Ablauf der Anmeldefrist wirst Du informiert, ob Du einen Platz hast oder auf der Warteliste stehst.
Helmholtz-Doktorandinnen und -Doktoranden haben Vorrang. Für externe Bewerberinnen und Bewerber stellen wir eine begrenzte Anzahl von Plätzen zur Verfügung. Keine Teilnahmegebühren!

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