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Beschreibung	Pflichtfach für IMS, Wahlpflichtfach für EIB, EIW, IWI, SET Lern-/Qualifikationsziele Grundbegriffe und Definitionen sowie Chancen und Grenzen des maschinellen Lernens (ML) Ideen/Ansätze sowie Vor- und Nachteile einiger ausgewählter ML-Methoden Lehrinhalt Überblick über aktuelle Anwendungen Mathematische Darstellung der Ideen/Ansätze einiger ML-Methoden, z.B. logistische Regression, k-nächste Nachbarn, Entscheidungsbäume oder neuronale Netze Umsetzung einiger ML-Methoden in MATLAB Literatur/Medien Deep Learning: Foundations and Concepts, C.M. Bishop and H. Bishop, Springer 2024 Understanding Deep Learning, S. J.D. Prince, The MIT Press, 2023 Machine Learning: A First Course for Engineers and Scientists, A. Lindholm et al., Cambridge University Pr. 2022.
Sprache	Deutsch
Dozent	Tobias Raff
Fakultät	EI
Technisch / Wirtschaftlich	Technisch
Studiengänge	Elektrotechnik und Informationstechnik (EIB) Intelligente Mobilitätssysteme (IMS) Internationales Wirtschaftsingenieurwesen (IWI) Sustainable Engineering and Future Technologies (SET) Wirtschaftsingenieurwesen Elektro- und Informationstechnik (EIW)
SWS	2
ECTS	3
Plätze	40
Semester	SS 2025

Wahlpflichtfächer