21.09.2020 - 02.10.2020
Montag, 13:00 bis Freitag, 16:30
Online
21.09.2020 - 02.10.2020
Montag, 13:00 bis Freitag, 16:30
Online
Summer Schools
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)
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.
21.09.
Begrüßung und Eröffnung durch Fabian Theis
ML Basics
Supervised regression
22.09.
Supervised regression
23.09.
HIDA virtual career day
24.09.
Supervised Classification
25.09.
Keynote von Bernd Bischel on mlr3
Supervised Classification
28.09.
Evaluation
29.09.
Helmholtz AI showcase von Dominik Thalmeier: "Using anomaly detection to identify mutations that effect hearing behaviour"
Trees
Random Forests
30.09.
Trees
Random Forests
01.10.
Tuning
Helmholtz AI showcase von Christian L. Müller:"Sparse predictive modeling of microbiome data"
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...
Der Kurs richtet sich an ML-Anfängerinnen und -Anfänger mit Grundkenntnissen, Universitätsniveau, Ausbildung in Mathematik und Statistik:
Kurssprache: Englisch
Bernd Bischl (LMU München, MCML)
Tobias Pielok (LMU München)
Heidi Seibold (Helmholtz AI)
Christian L. Müller (Helmholtz AI, HMGU München, LMU München, Flatiron Institute New York)
Dominik Thalmeier (Helmholtz AI)
Das Programm der Helmholtz Virtual ML Summer School baut auf dem Kursprogramm Introduction to Machine Learning (I2ML)auf, das von Bernd Bischl, Fabian Scheipl, Heidi Seibold, Christoph Molnar und Daniel Schalk entwickelt wurde. Konzept und Materialien sind unter Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0) frei zugänglich. Wenn Du den Kurs verwendest, freuen sich die Initiatoren über Rückmeldung!
Anmeldeschluss war der 31.07.2020.
Anmeldungen, die Nachträglich bei uns eingingen wurden automatisch auf die Warteliste gesetzt. Die Nachfrage war sehr hoch, darum werden wir uns bemühen in Zukunft weitere Veranstaltungen dieser Art anbieten zu können.
Schicke uns eine Email an hida-courses@helmholtz.de, falls Du an vergleichbaren Angeboten teilnehmen möchtest und teile uns mit, zu welchen Information & Data Science Themen du Dich gerne weiterbilden möchtest!
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MUDS, Helmholtz AI und HIDA sind Teil des Helmholtz-Inkubator Information & Data Science.