High-Performance Machine Learning
| Typ | Seminar |
| Dozent | Torsten Bosse, Alexander Breuer, H. Martin Bücker |
| Credit points | 3 ECTS = 2 SWS |
| Friedolin | Search in Friedolin |
Beschreibung
Als eine moderne Schlüsseltechnologie fördert das Maschinelle Lernen (ML) heute Innovationen in den unterschiedlichsten Anwendungsbereichen von Wissenschaft, Industrie und Wirtschaft. Häufig sind die dabei auftretenden Problemstellungen komplex und erfordern eine hohe Rechenleistung und einen extremen Speicherbedarf. Gegenstand dieses Seminars sind fortgeschrittene Techniken und Ansätze, die eine Anwendung von ML-Verfahren für anspruchsvolle Problemstellungen durch den Einsatz von effizienten und skalierbaren Verfahren überhaupt erst ermöglichen. Es werden ausgewählte Teilgebiete dieser Techniken vertiefend behandelt, wobei sowohl theoretische als auch praktische Themen angeboten werden. Bei der Auswahl der Themen werden individuelle Interessen von Studierenden (soweit möglich) berücksichtigt. Kenntnisse der Vorlesung «Efficient Machinge Learning» aus dem vorherigen Semester sind hilfreich, aber nicht notwendig.
Organisation
Das Seminar findet als wöchentliche Veranstaltung statt. (Derzeit ist ein wiederkehrender Termin montags um 11:00 Uhr geplant.)
Vorbesprechung: In der ersten Woche des Wintersemesters 2022/23 am 17.10.2022 um 11:00 Uhr (s.t.) in Raum 3220, Ernst-Abbe-Platz 2.
Es sind noch Plätze frei. Wer noch teilnehmen möchte, wendet sich bitte an einen der Dozenten.
Studiengänge
Es handelt sich um ein Seminar für interessierte Studierende im Masterbereich der folgenden Studiengänge:
| M.Sc. Computational and Data Science | Wahlpflichtbereich Informatik, Seminar Computational and Data Science (FMI-IN0142) |
| M.Sc. Informatik (V2021) | Bereich Informatik, Mastermodul Seminar I (FMI-IN3801), Mastermodul Seminar II (FMI-IN3802) |
| M.Sc. Informatik (V2016) | Vertiefung Technische Informatik, Seminar Technische Informatik (FMI-IN0093). |
Die Veranstaltung ist auch geeignet für Studierende aus Mathematik und anderen naturwissenschaftlichen Fachrichtungen.