Wann: | Wintersemester |
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Universität | Siegen, FB Maschinenbau |
Kürzel | asd3k |
VAK | |
Zeit (Online, Sync.) | Dienstags: 15:00 - 17:00 (und Mittwoch n.V.) |
Format | Hybrider Blockkurs mit Online- und Präsenzveranstaltungen und interaktiven Übungen @home |
Umfang: | 3 SWS |
ECTS: | 6 CP |
Video | Slides | Date | Description |
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Wiki | - | - | Interaktiver DokuWiki - Diskussionsplattform |
Video | - | 21.04.20 | Einführung in den Wiki |
Video Play | - | 22.10.21 | Einführung in die digitalen Übungs- und Laborformate |
Video A Play A Video B Play B | - | 10.11.21 | Einführung in NoteBook-2 Aufgaben |
Video Play | asd3k0.html asd3k0.pdf | 04.04.23 | Modul 0: Einführung und Überblick |
Video Play | asd3kA.html asd3kA.pdf | 11.04.23 | Modul A: Taxonomie der Daten und R |
Video Play | asd3kB.html asd3kB.pdf | 18.04.23 | Modul B: Datenanalyse und Eigenschaftsselektion |
Video Play | asd3kC.html asd3kC.pdf | 25.04.23 | Modul C: Taxonomie des Maschinellen Lernes |
Video Play | lessonR-Data01.html | 03.05.23 | Übung 1 : Einführung in die Datenverarbeitung und Analyse mit R (Teil 1) |
Video Play | lessonR-Tree02.html | 09.05.23 | Übung 2 : Einführung in die Datenverarbeitung mit R: Entscheidungsbäume (Teil 2) |
NA | asd3kD.html asd3kD.pdf | 23.05.23 | Modul D: Taxonomie der Entscheidungsbaummodelle und deren Algorithmen (Rev. 26.5.23) |
NA | lessonR-Trees03.html | 01.06.23 | Große interaktive digitale Übung 3: Klassifikations- und Regressionsbäume |
NA | lessonR-Trees03.html | 06.06.23 | Besprechung Große interaktive digitale Übung 3: Klassifikations- und Regressionsbäume sowie Datenanalyse und Datenpartionierung |
NA | asd3kE.html asd3kE.pdf | 13.06.23 | Modul E: Regressionsverfahren, SVM und KNN |
Video Play | lessonR-svm-ann04.html | 20.06.23 | Übung 4 : SVM und KNN mit Klassifikationsanalyse |
NA | asd3kF.html asd3kF.pdf | 11.07.23 | Modul F: Zustandsbasierte Netze, Faltungsnetzwerke, und Inverse Modellierung |
Die Einführungsvideos beachten (siehe oben)! Musterlösungen werden später bekannt gegeben.
File | Version | Abgabe | Description |
---|---|---|---|
lessonR-Data01.html | 3.5.23 | 15.5.23 | Übung 1 : Einführung in die Datenverarbeitung und Analyse mit R (Teil 1) |
lessonR-Tree02.html | 9.5.23 | 22.5.23 | Übung 2 : Einführung in die Datenverarbeitung mit R: Entscheidungsbäume (Teil 2) |
lessonR-Trees03.html | 1.6.23 | 15.6.23 | Übung 3: Klassifikations- und Regressionsbäume sowie Datenanalyse und Datenpartionierung |
lessonR-svm-ann04.html | 15.6.23 | 1.7.23 | Übung 4: SVM und KNN |
lessonR-cnn05.html | 19.7.23 | 29.7.23 | Übung 5: Convolutional Neural Networks mit Porenbildern |
Paket workpkg-youros.zip enthält wex und sqld.
File | Version | Description |
---|---|---|
R | - | R Software Installation (Windows, optional) |
R | - | R Software Installation (MacOSX, optional) |
R | 3.6.3 | R Software Installation (Linux, 32 Bit Core) cd /opt; sudo tar zxvf R**.tar.gz;/opt/R3/bin/R |
R | 3.6.3 | R Software Installation (Linux, 32 Bit Recommended Packages) cd /opt; sudo tar zxvf R**.tar.gz;/opt/R3/bin/R |
workbook-linux64.zip | 1.9.2. 24.11.22 | nwjs+workbook+all plugins, nodejs+sqld (linux 64bit); start workbook with start.sh , start sqld with sqld/start.sh |
workbook-osx64.zip | 1.9.2. 24.11.22 | nwjs+workbook+all plugins, nodejs+sqld (Mac OSX 64bit); start workbook with start.sh , start sqld with sqld/start.sh |
workbook.nw | 1.10.1 13.12.22 | WorkBook (requires Web Browser) |
workbook.html | 1.10.1 12.12.22 | WorkBook (requires Web Browser) |
workpkg-win32.zip | 24.11.22 | nodejs+sqld+wex (MS Windows x86/32bit) |
workpkg-lin64.zip | 24.11.22 | nodejs+sqld+wex (Linux 64bit) |
workpkg-mac64.zip | 24.11.22 | nodejs+sqld+wex (Mac OS X 10.13+ 64 Bit) |
node8.exe | 8.12.0 | nodejs (MS Windows x86/32bit) |
node_5.9_x86.zip | 5.9 | nodejs (MS Windows x86/32bit) |
node_5.9_x64.zip | 5.9 | nodejs (MS Windows x64/64bit) |
wex | 1.8.1 | WEX local File Server (requires nodejs)node wex |