Praktikum: Neuronale Netze/Neural Networks
Summer Semester 2016
News/Aktuelles
- For this course we use the MIN-CommSy - further information and material will be made available there. All participants will be affirmed after the first lecture.
- First registration period/Erste Anmeldephase (STiNE): 15.02.16 09:00h - 03.03.16 13:00h
General Information/Allgemeine Informationen |
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LV-Nummer: | 64-234 |
Lecturer: | Johannes Twiefel, Doreen Jirak, TBD |
Period: | Jede zweite Woche 4 UE - Gr.01: Do 10:15-11:45 & 12:00-13:30; Gr.02: Do 14:15-15:45 & 16:00-17:30; Gr.03: Do 14:15-15:45 & 16:00-17:30; Gr.04: Fr 10:15-11:45 & 12:00-13:30; Gr.05: Fr 14:15-15:45 & 16:00-17:30 |
Room: | D-114 (Gr.01,02,04,05), D-118 (Gr.03) |
Credit Hours | 2 SWS |
Language: | Englisch/Deutsch |
Module: | InfB-DaMi, WPB7-DaMi |
Contents/Inhalte
The practical tutorial complements the lecture Data Mining and conveys the presented concepts and algorithms in a practice-oriented fashion. To this end, the students work on solutions using a computer and discuss their approaches within groups as well as with the tutor.
Die praktische Übung findet begleitend zur Vorlesung Data Mining statt und vermittelt praxisorientiert die dort vorgestellten Konzepte und Algorithmen. Dazu werden in Kleingruppen programmiertechnische Aufgaben am Rechner gelöst und sowohl in der Gruppe, als auch mit dem Dozenten diskutiert.
Objective/Lernziel
The students work out current topics in the area of Data Mining. They learn to analyse more complex interrelations between theory and practical applications and will be motivated to transfer the gained knowledge to the exercises. Moreover, working in pairs as well as presentation of joint work and discussions with the tutor deepens ability to work in a team and communication.
Durch das selbständige Lösen erarbeiten und vertiefen die Studenten aktuelle Methoden des Data Minings. Desweiteren lernen sie durch die Verzahnung von Theorie und Praxis komplexe Zusammenhänge zu analysieren und das Wissen auf die gestellten Aufgaben zu transferieren. Durch die Arbeit in Zweier-Gruppen, der Präsentation der gemeinsam erarbeiteten Lösungen sowie durch Diskussionen mit dem Tutor werden außerdem Soft-skills wie Teamarbeit und Kommunikation geschult.
Procedure/Vorgehen
Groups of two students each group work on the pool computers. The exercise sheets will be handed out at the beginning of each course and have to be finished in class.
Programmierarbeit in Zweiergruppen (Poolrechner). Aufgaben werden zu Beginn verteilt, sollten in der Zeit der praktischen Übung beendet und müssen präsentiert werden.
Language/Sprache
We will offer the lecture in English to give you an easy opportunity for getting used to the standard language of science and engineering. We will offer the complementing practical courses in English as well as German to adapt to your preferences. Also we will support you, both for the topic and the language, as good as we can. German discussions are also welcome at any time.
Wir werden die Vorlesung in Englisch anbieten um den Teilnehmern eine gute Gelegenheit zu geben Erfahrungen mit der Standardsprache in der Wissenschaft und dem Engineering zu sammeln. Wir bieten dazu die Praktischen Übungen in Englisch oder Deutsch an um den Teilnehmern den besten Zugang zu bieten. Dazu werden wir die Teilnehmer sowohl mit der Sprache als auch mit dem Inhalt so gut unterstützen wie wir können. Deutschsprachige Diskussionen sind ebenfalls zu jeder Zeit willkommen.
Literature/Literatur
- Han J. & Kamber, M. Data mining: Concepts and techniques. Elsevier/Morgan Kaufmann, Amsterdam, 2006.
- Kantardzic, M. Data Mining. Wiley, 2011.
- Marsland, S. Machine Learning - An Algorithmic Perspective. CRC Press, 2009.
Material
Verwendete Software: Python, Matlab, optional: Weka (Java)
Das Material für diese Veranstaltung ist innerhalb des CommSy Portals zu finden:
Informatik-CommSy: WTM: Data Mining SS2016