Praktikum Maschinelles Lernen zur Naturwissenschaftlichen Modellbildung

Praktikum im Wintersemester 2015/2016. Dr. Niels Landwehr, Prof. Tobias Scheffer.


Termine

Die Veranstaltung umfasst 4 SWS (6 LP). Das Praktikum findet als Blockveranstaltung statt.

Voraussetzungen: Die Veranstaltung richtet sich an Studierende, die über Vorkenntnisse im Bereich des maschinellen Lernens verfügen, wie sie beispielsweise in den Vorlesungen "Maschinelles Lernen" und "Maschinelles Lernen 2" oder der Vorlesung "Intelligente Datenanalyse" vermittelt werden.


Inhalte

Im Praktikum werden konkrete Projektaufgaben aus dem Bereich des maschinellen Lernens insbesondere zur naturwissenschaftlichen Modellbildung bearbeitet. Einen Schwerpunkt bilden Probleme der seismischen Risikoanalyse und der Modellierung menschlicher Blickbewegungen. Ziele der seismischen Risikoanalyse liegen beispielsweise in der Vorhersage der zu erwartenden lokalen Erschütterungsstärke und Schäden beim Auftreten eines Erdbebens in Abhängigkeit von Magnitude, Entfernung, Herdmechanismus und Bodenparametern. Ziele der Blickbewegungsanalyse sind beispielsweise Modelle, die Identität, Eigenschaften, oder Intentionen einer Person aus beobachteten Blickbewegungsmustern vorhersagen, und damit neue Anwendungen in der Biometrie, Textpersonalisierung und der Mensch-Maschine-Interaktion ermöglichen.

Im Rahmen des Praktikums untersuchen Sie in Abstimmung mit Ihrem Betreuer ein konkretes Modellbildungsproblem, entwickeln und implementieren geeignete Verfahren des maschinellen Lernens, und evaluieren diese mit Hilfe entsprechender naturwissenschaftlicher Daten.

Leistungsnachweis: schriftliche Ausarbeitung und Vorstellung der erarbeiteten Lösung.