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Datum |
Vorlesung |
Inhalte |
Folien |
Übungsblätter |
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11.04.2024 |
Einführung |
- Organisatorisches
- Motivation Data Science / Use-Cases
- Themenfeld, ML, CRISP-DM Prozess
- Software, Tools
- Jupyter-Notebook Server
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| 2 |
18.04.2024 |
Python |
- Kurze Wiederholung ML/Data Mining/Data Science
- Einstieg in Python, Jupyter-Notebooks
- Grundlegende Sprachkonstrukte
- Grundlegende Datentypen, Listen
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| 3 |
25.04.2024 |
Tutorial Day 1 |
- Wiederholung Python Grundlagen
- Python Funktionen und Listen
- Aufgaben zu LEGO-Programmierung
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| 4 |
02.05.2024 |
Datenanalyse mit Pandas |
- Kurze Wiederholung Python
- Vorstellung Pandas-Modul
- Konzepte von Series/DataFrame
- Rechnen/Filtern mit DataFrames
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| 5 |
09.05.2024 |
fällt aus (Christi Himmelfahrt) |
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| 6 |
16.05.2024 |
Tutorial Day 2 |
- Wiederholung
- Übungen zu Pandas (Series, DataFrame)
- Beispiel: Strukturierte Problemlösung (Hundesteuern)
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- DataScience1-TutorialDay2.pdf
- Lösungen zu Aufgaben unter
Kurse/DataScience1/TutorialDay_Loesungen
- Beispiel zu Hundesteuer-Funktion unter
Kurse/DataScience1/Beispiel-Hundesteuer.ipynb
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23.05.2024 |
Maschinelles Lernen |
- Übersicht über Maschinelles Lernen
- Lernaufgaben und Verfahren
- Training- und Testen, Modellvalidierung
- Python-Modul SciKitLearn
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| 8 |
30.05.2024 |
fällt aus (Fronleichnam) |
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| 9 |
06.06.2024 |
Klassifikation mit Bäumen |
- Entscheidungsbäume zur Klassifikation
- Modell-Evaluation, Confusion-Matrix
- Modell-Training mit SciKit Learn
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| 10 |
13.06.2024 |
Klassifikation mit kNN |
- Lernen nach Ähnlichkeiten
- Distanzmaße
- Klassifikation mit k-NN
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20.06.2024 |
Klassifikation (lineare Modelle 1) |
- Lineare Modelle, Daten im Vektorraum
- Hyperebene, lineare Separierbarkeit
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27.06.2024 |
Klassifikation (lineare Modelle 2) |
- Lineare Modelle (SVM)
- nicht-lineare Separierbarkeit
- Kern-Funktionen (Kernel-Trick)
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| 13 |
04.07.2024 |
Zusammfassung Klassifikation |
Beginn um 9 Uhr!
- Zusammenfassung Klassifikation
- Ausblick neuronale Netze/ChatGPT
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11.07.2024 |
Vorstellung Hausarbeit |
Beginn um 9 Uhr!
- Jupyter Notebooks, Umgang mit Markdown
- Vorstellung der Hausarbeit
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| 15 |
18.07.2024 |
Offene Sprechstunde |
Ab 10 Uhr in AW-01 39
- ggf. Fragen zur Hausarbeit
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