Kurs: Maschinelles Lernen und Datenanalyse in der Prüf- und Messtechnik mit Labor @home

Angaben

Wann: Wintersemester
VAK FB 4 Informatik 04-M09-AM-022
Zeit (Online, Sync.) Montag: 16:00 - 18:00
Format Online synchron mit Live Stream und asynchron mit Videos und interaktiven Übungen @home
Umfang: 3 SWS
ECTS: 6 CP

Medien

Medium Folien Datum Description
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
- ml3k0.html 26.10.21 Modul 0: Überblick
Video Play ml3kA.html 01.11.21 Modul A: Daten und Sensoren
Video Play ml3kB.html 09.11.21 Modul B: Datenanalyse und Eigenschaftsselektion
Video Play ml3kC.html 22.11.21 Modul C: Taxonomie des Maschinellen Lernens
Video Play ml3kD.html 29.11.21 Modul D: Entscheidungs- und Regressionsbäume
Video Play ml3kE.html 06.12.21 Modul E: Regressionsverfahren und SVM
Video Play ml3kG.html 20.12.21 Modul G: Daten- und Dimensionalitätsreduktion
Video Play ml3kH.html 10.01.22 Modul H: Künstliche Neuronale Netzwerke
Video Play ml3kF.html 18.01.22 Modul F: Probalistisches Lernen und Textanalyse
Video Play ml3kI.html 31.01.22 Modul I: Zustandsbasierte Netzwerke, CNN, Inverse Probleme

Tutorials und Aufgaben

Die Einführungsvideos beachten (siehe oben)! Wenn eine Übungsdatei mit json endet dann muss diese in das entsprechende leere Notebook-2 (notebook.XX.html) geladen werden!


File Version Abgabe Description
notebook.math.ml.html 1.3.8 (20.01.22) - Notebook für den WEB Browser zum bearbeiten der Tutorials und Aufgaben (!Update)
lessonDATA1.json 16.11.21 24.11.21 Digitale Übung 1: Daten und Datenanalyse (notebook.math.ml.html wird benötigt!) // Update!
lessonDT1.json 01.12.21 14.12.21 Digitale Übung 2: Entscheidungsbäume und Datenvisualisierung (notebook.math.ml.html wird benötigt!)
lessonDT2.json 15.12.21 31.12.21 Digitale Übung 3: Random Forest Trees (notebook.math.ml.html wird benötigt!)
lessonDT3.json 15.12.21 31.12.21 Digitale Übung 4: Regressionsbäume und SVM (notebook.math.ml.html wird benötigt!)
lessonANN1.json 20.01.22 03.02.22 Digitale Übung 5: MLP/KNN (notebook.math.ml.html wird benötigt!)

Materialien

File Version Description
ml3k.epub Online 18.01.2022 Vorlesungsskript (E-Book, fortlaufend)
javascript-handbook.pdf 2015 The JavaScript Handbook, Flavio Copes
Eloquent_JavaScript.pdf 2018 Eloquent JavaScript Handbook, Marijn Haverbeke
ml.pdf 2015 Kleine ML Referenz

Software

File Version Description
node8.exe 8.12.0 nodejs (MS Windows x86/32bit)
wex 1.2.5 WEX local File Server (requires nodejs)
node wex
dhrystoneX.html 30.10.19 Dhrystone Benchmark (requires Browser)
jystone.js 30.10.19 Dhrystone Benchmark (requires nodejs)
pystone.py 30.10.19 Dhrystone Benchmark (requires python)
lystone.lua 30.10.19 Dhrystone Benchmark (requires luajit/lua/lvm)
dhry 7.11.19 Dhrystone Benchmark (native C), Linux x86
luaweb.html 1.1.12 LuaOS WEB API (requires Browser)
luaos 1.2.4 LuaOS (requires lvm)
lvm 1.1.7 (05.19) Lua Virtual Machine (lvm), Linux x86
lvm 1.1.7 (05.19) Lua Virtual Machine (lvm), Linux x64
lvm 1.1.7 (05.19) Lua Virtual Machine (lvm), SunOS 11.3 x86
lvm.exe 1.1.7 (05.19) Lua Virtual Machine (lvm), Windows x86
Firefox-31.0 31.0 Firefox Portable, Linux x86