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Einführung in Maschinelles Lernen für PhysikerInnen - Detailseite

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Grunddaten
Veranstaltungsart Übung Veranstaltungsnummer 331520235108
Semester WiSe 2023/24 SWS 2
Rhythmus jedes 2. Semester Moodle-Link http://moodle.hu-berlin.de/course/view.php?id=121114
Veranstaltungsstatus Freigegeben für Vorlesungsverzeichnis  Freigegeben  Sprache deutsch
Weitere Links LV im Stundenplan des Instituts f. Physik
Belegungsfristen - Eine Belegung ist online erforderlich
Veranstaltungsformat Präsenz

Termine

Gruppe 1
Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum Gebäude Raum-
plan		 Lehrperson Status Bemerkung fällt aus am Max. Teilnehmer/-innen
Mo. 11:00 bis 13:00 wöch 16.10.2023 bis 12.02.2024  1.15 (Hörsaal)
Stockwerk: 1. OG

alttext alttext 		New14 Walther-Nernst-Haus (LCP) - Newtonstraße 14 (NEW14)

Außenbereich nutzbar Innenbereich eingeschränkt nutzbar Parkplatz vorhanden Leitsystem im Außenbereich Barrierearmes WC vorhanden Barrierearme Anreise mit ÖPNV möglich 		Katzy findet statt     1000
Gruppe 1:
Zur Zeit keine Belegung möglich
Gruppe 2
Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum Gebäude Raum-
plan		 Lehrperson Status Bemerkung fällt aus am Max. Teilnehmer/-innen
Di. 09:00 bis 11:00 wöch 17.10.2023 bis 13.02.2024  1.11 (Seminarraum)
Stockwerk: 1. OG

alttext alttext 		New14 Walther-Nernst-Haus (LCP) - Newtonstraße 14 (NEW14)

Außenbereich nutzbar Innenbereich eingeschränkt nutzbar Parkplatz vorhanden Leitsystem im Außenbereich Barrierearmes WC vorhanden Barrierearme Anreise mit ÖPNV möglich 		Ruelas Rivera findet statt     1000
Gruppe 2:
Zur Zeit keine Belegung möglich


Zugeordnete Personen
Zugeordnete Personen Zuständigkeit
Katzy, Judith
Ruelas Rivera, Victor Hugo
Studiengänge
Abschluss Studiengang LP Semester
Bachelor of Science  Physik Monobachelor ( Vertiefung: kein LA; POVersion: 2018 )     5 - 6 
Master of Science  Physik Hauptfach ( Vertiefung: kein LA; POVersion: 2016 )     1 - 2 
Zuordnung zu Einrichtungen
Einrichtung
Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät, Institut für Physik
Inhalt
Kommentar Lern- und Qualifikationsziele
Understanding of Concepts and hands-on experience with simple problems. For master students and advanced Bsc students with computing experience.
Voraussetzungen
python
Gliederung / Themen / Inhalte
Gliederung:
Basic Concepts
Boosted Decision Trees
Neural Networks
Autoencoders
Learning Algorithms
Interpretability of NN
Advanced Concepts:
Adversarial learning, unsupervised learning, generative models
Bemerkung Ansprechpartner
PD Dr.Judith Katzy
Prüfung Portfolio of programs

Strukturbaum

Keine Einordnung ins Vorlesungsverzeichnis vorhanden. Veranstaltung ist aus dem Semester WiSe 2023/24. Aktuelles Semester: SoSe 2025.
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