Praktikum: Maschinelles Lernen

Ziel ist es, im Rahmen eines trimesterlangen Teamprojekts praktische Erfahrungen mit Methoden und Algorithmen der Künstlichen Intelligenz/des Maschinellen Lernens zu gewinnen.

Die Studenten und Studentinnen wählen ein Projekt aus der Liste der angebotenen Projekte aus. Die Projekte lassen sich in zwei Kategorien einteilen:

• Akademische Projekte, die in der Regel auf veröffentlichten Arbeiten beruhen. Ziel ist es, die Ergebnisse der Autoren mit einigen Erweiterungen und Anwendungen auf neue Datensätze zu reproduzieren.
• Anwendungsspezifische Projekte, die sich auf die Analyse interessanter Datensätze aus verschiedenen Anwendungsbereichen beziehen.

Am Ende des Trimesters sollten die Studierenden und Studentinnen guten Code (Python-Notebook) und einen kurzen Report (max. 5 Seiten) abliefern und ihre Arbeit - in einer 20-minütigen Präsentation und einem 10-minütigen Q&A-Slot  während eines Blockpraktikums am Ende des Trimesters vorstellen.