Maschinelle Intelligenz und Gesellschaft (in Python)
Dozent: Klaus Diepold
Assistenten:
Zielgruppe: Bachelor EI/ School of Governance
ECTS: 3
Umfang: 2/1/0 (SWS Vorlesung/Übung/Praktikum)
Turnus: Sommersemester
Anmeldung:
Zeit & Ort:
Beginn: erste Vorlesung

Inhalt

multivariate Datenanalyse – Methoden: Partial Least Squares (PLS) und Principal Component Analysis (PCA) und Werkzeuge: Datenvisualisierung, Validierung; Planung von Experimenten und Durchführung von Datenerhebungen und Datenanalysen; Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen und Neuronale Netze; Einführung in die Programmierung mit Python; agile Softwareentwicklung im Team