Einf├╝hrung in Data Science Prof. Dr. Jens Dittrich, Marcel Maltry

Themen

Im Rahmen des Proseminars stehen den Studierenden Themen aus fünf Bereichen zur Auswahl. Jeder Studierende soll ein Thema in einem 60 minütigen Vortrag mit Hands-on Demo vorstellen.

Vorbereitung

  • Data Exploration & Visualization
  • Data Preprocessing & Cleaning

Features

  • Feature Selection & Reduction
  • Feature Engineering

Algorithmen

  • Linear Regression
  • Nonlinear Regression
  • Classification
  • Unsupervised Learning
  • Neural Networks

Evaluation und Modellverbesserung

  • Spot-Checking, Performance Evaluation & Parameter Tuning
  • Gradient Boosting & Random Forests

Anwendungen

  • Image Classification with Keras
  • Time Series Prediction with Keras
  • AI Game Bot with Open AI Gym and Universe


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