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Seminar Maschinenlernen für Physiker - Einzelansicht

Grunddaten
Veranstaltungsart Seminar Langtext
Veranstaltungsnummer 118666 Kurztext FMathR
Semester SoSe 2022 SWS 2
Erwartete Teilnehmer/-innen Studienjahr
Max. Teilnehmer/-innen
Credits 2
Hyperlink
Sprache deutsch
Termine Gruppe: [unbenannt] iCalendar Export für Outlook
  Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum Raum-
plan
Lehrperson Status Bemerkung fällt aus am Max. Teilnehmer/-innen
Einzeltermine anzeigen
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Do. 16:00 bis 18:00 woch 07.04.2022 bis 14.07.2022  Wilhelm-Klemm-Str. 9 - KP 304        
Gruppe [unbenannt]:
 


Zugeordnete Personen
Zugeordnete Personen Zuständigkeit
Lemm, Joerg , Priv.-Doz. Dr. verantwort
Wieczerkowski, Christian , Priv.-Doz. Dr. verantwort
Studiengänge
Abschluss - Studiengang Sem ECTS Bereich Teilgebiet
Master - Physics (88 F24 20) - 2
Master - Physik (88 128 12) - 2
Prüfungen / Module
Prüfungsnummer Modul
20009 Vorlesung, Forschungsprojekt oder Projekt im Rahmen eines Praktikums - Master Physics Version 2020
20008 Vorlesung, Forschungsprojekt oder Projekt im Rahmen eines Praktikums - Master Physics Version 2020
20007 Vorlesung, Forschungsprojekt oder Projekt im Rahmen eines Praktikums - Master Physics Version 2020
20006 Vorlesung, Forschungsprojekt oder Projekt im Rahmen eines Praktikums - Master Physics Version 2020
11009 Veranstaltung aus dem Bereich Physikalische Wahlstudien - Master Physik Version 2012
11001 Veranstaltung aus dem Bereich Physikalische Wahlstudien - Master Physik Version 2012
11002 Veranstaltung aus dem Bereich Physikalische Wahlstudien - Master Physik Version 2012
11003 Veranstaltung aus dem Bereich Physikalische Wahlstudien - Master Physik Version 2012
11004 Veranstaltung aus dem Bereich Physikalische Wahlstudien - Master Physik Version 2012
11005 Veranstaltung aus dem Bereich Physikalische Wahlstudien - Master Physik Version 2012
11006 Veranstaltung aus dem Bereich Physikalische Wahlstudien - Master Physik Version 2012
11007 Veranstaltung aus dem Bereich Physikalische Wahlstudien - Master Physik Version 2012
11008 Veranstaltung aus dem Bereich Physikalische Wahlstudien - Master Physik Version 2012
11001 Veranstaltung mit Prüfungsleistung - Master Physics Version 2020
11002 Veranstaltung ohne Prüfungsleistung - Master Physics Version 2020
11003 Veranstaltung ohne Prüfungsleistung - Master Physics Version 2020
11004 Veranstaltung ohne Prüfungsleistung - Master Physics Version 2020
11005 Veranstaltung ohne Prüfungsleistung - Master Physics Version 2020
11006 Veranstaltung ohne Prüfungsleistung - Master Physics Version 2020
11007 Veranstaltung ohne Prüfungsleistung - Master Physics Version 2020
11008 Veranstaltung ohne Prüfungsleistung - Master Physics Version 2020
11009 Veranstaltung ohne Prüfungsleistung - Master Physics Version 2020
11021 Veranstaltung ohne Prüfungsleistung - Master Physics Version 2020
11011 Veranstaltung ohne Prüfungsleistung - Master Physics Version 2020
11012 Veranstaltung ohne Prüfungsleistung - Master Physics Version 2020
11013 Veranstaltung ohne Prüfungsleistung - Master Physics Version 2020
11014 Veranstaltung ohne Prüfungsleistung - Master Physics Version 2020
11015 Veranstaltung ohne Prüfungsleistung - Master Physics Version 2020
11016 Veranstaltung ohne Prüfungsleistung - Master Physics Version 2020
11017 Veranstaltung ohne Prüfungsleistung - Master Physics Version 2020
11018 Veranstaltung ohne Prüfungsleistung - Master Physics Version 2020
11019 Veranstaltung ohne Prüfungsleistung - Master Physics Version 2020
11020 Veranstaltung ohne Prüfungsleistung - Master Physics Version 2020
Zuordnung zu Einrichtungen
Institut für Theoretische Physik
Inhalt
Kommentar

Bei Interesse an diesem Seminar bitten wir mit den Veranstaltern (Email: lemm@uni-muenster.de) bis zu Beginn des Semesters Kontakt aufzunehmen, da eventuell die Vorbesprechung und Vorträge als Zoom-Konferenz stattfinden.

In dem Seminar werden Grundlagen, Verfahren und Anwendungen des maschinellen Lernens vorgestellt. Vermittelt werden soll insbesondere ein Verständnis für "induktives Lernen", für die Gefahren eines sogenannten „Overfittings” und die Notwendigkeit vorhandene empirische Daten durch „A-Priori-Informationen” oder „Regularisierungen” zu ergänzen. Das Seminar richtet sich insbesondere an Studierende des Faches Physik,  ist aber auch für Studierende anderer Fachrichtungen offen. 

In Vorträgen behandelt werden können, je nach Interesse und Hintergrund der Teilnehmer, beispielsweise neuronale Netze und Deep-Learning-Architekturen, Entscheidungsbäume und Random Forests bzw. Gradient-Boosting-Verfahren, Methoden der Bayesschen Statistik und Monte-Carlo-Verfahren, gegebenenfalls auch mit entsprechenden Anwendungen in den Programmiersprachen R oder Python, z.B. für die Higgs Boson Machine Learning Challenge oder aus der Bilderkennung.

Literatur

https://web.stanford.edu/~hastie/ElemStatLearn/ 

https://www.deeplearningbook.org/

https://www.lpsm.paris/pageperso/has/source/Hand-on-ML.pdf 

https://www.stat.auckland.ac.nz/~brewer/stats331.pdf

Bemerkung

Kontakt: lemm@uni-muenster.de


Strukturbaum
Keine Einordnung ins Vorlesungsverzeichnis vorhanden. Veranstaltung ist aus dem Semester SoSe 2022 , Aktuelles Semester: WiSe 2022/23