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Seminar
Foundations of Data Science
im Wintersemester 2020/21

Veranstalter: Dr. Alexander Munteanu

Terminkalender
Termine
TBA


Themen & Literatur

In diesem Seminar befassen wir uns mit theoretischen und algorithmischen Grundlagen des Maschinellen Lernens. Das Seminar richtet sich nach dem Buch

  • "Understanding Machine Learning: From Theory to Algorithms"
    von Shai Shalev-Shwartz und Shai Ben-David.

Das Buch ist online auf dieser Webseite verfügbar.

Die zu bearbeitenden Themen entsprechen im Wesentlichen den Kapiteln, wobei einfachere Kapitel geeignet bebündelt werden werden.
Mögliche Themen sind u.a.:

  • Statistische Lerntheorie
  • Formale Lernmodelle
  • Maschinelle Lernverfahren (Clustering, Nearest Neighbor, SVM...)
  • Optimierung
  • Dimensionsreduktion

Anmeldung & Organisation

Die Anmeldung zum Seminar erfolgt bis zum 24. September 2020 ausschließlich per E-Mail an den Veranstalter unter Angabe von Name, Uni-Mail-Adresse und Studiengang.
Die Plätze werden nach Eingang der verbindlichen Anmeldungen vergeben und bei Aufnahme auf die Teilnehmerliste bestätigt.

Das Seminar beginnt mit einer Vorbesprechung am Anfang des Wintersemesters 2020/21. In der Vorbesprechung werden die Themen nach Interessen vergeben.
Im Kollisionsfall entscheidet ein Losverfahren. Das Thema kann einmal in der zweiten Vorlesungswoche getauscht werden, sofern freie Themen (oder Tauschpartner) verfügbar sind.

Im Jahr 2020 finden keine weiteren Präsenztermine statt. Statt dessen werden Beratungstermine nach Bedarf und Absprache angeboten. Die Vorträge finden voraussichtlich ab Januar 2021 statt.


Bewertungskriterien

  • Modulprüfung: Mündlicher Vortrag im Seminar sowie eine schriftliche Ausarbeitung über das entsprechende Thema.
  • Studienleistung: Anwesenheit bei allen Präsenzterminen, aktive Teilnahme an Diskussionen und Feedbackrunden und paarweises Review der Ausarbeitungen.


Letzte inhaltliche Änderung am 22.07.2020