Data Science﹠Künstliche Intelligenz 2023

Termin; Uhrzeit

Thema

Ort

Inhalte

Montag, 12. Juni

10:00 - 15:00 Uhr

KI zum Anfassen - eine spielerische Einführung

Bildungsforum, WIS-Etage (4.)

Klassische KI und Reinforcement Learning; Unüberwachtes Lernen; Überwachtes Lernen; Datenanalyse mit Orange 3; Sprachmodelle

Montag, 19. Juni

09:00 - 16:30 Uhr

Data Science 0

Bildungsforum, WIS-Etage (4.)

Python Vorbereitung, Installation und Grundlagen.
Forschungsdatenmanagement Einstieg

Donnerstag, 29. Juni

09:00 - 16:30 Uhr

Data Science 1

Bildungsforum, WIS-Etage (4.)

Debugging

Gute Datenstrukturen (Variable als Titel, Variablen-Realisierungen in die Zeilen)

Überblicksartige Einführung in die Normalformen (NF) 1-3.

Mittwoch, 19. Juli

09:00 - 16:30 Uhr

Objektorientierte Programmierung

webex

Donnerstag, 20. Juli

09:00 - 16:30 Uhr

Machine Learning Grundlagen 1 Objektorientierte Programmierung

webex

Programmierung von Menace und/oder Hexapawn

Freitag, 28. Juli

09:00 - 16:30 Uhr

Data Science 3 Objektorientierte Programmierung

webex

Montag, 21. August

09:00 - 17:00 Uhr

Introduction to Statistical Learning

FU Berlin, Königsweg 67, 14163 Berlin

introduction to the characteristics, benefits and challenges of Big Data, four applications from the field of statistics: Visualization; Clustering (SOM and k-means extensions); Classification (Decision trees, Boosted trees and Random forest); Regression (Ridge regression, Lasso regression and Elastic Net)

Freitag, 1. September

09:00 - 16:30 Uhr

Data Science 2: Deep Dive into Pandas and Data Manipulation

Campus Griebnitzsee, Gebäude 6, Seminarraum 24

Intro into Pandas, DataFrames. Advanced Data Handling, Data Transformation, Merging and Concatenation Techniques

Montag, 4. September

09:00 - 16:30 Uhr

Data Science 3: Exploratory Data Analysis & Visualization Mastery

Plotting with Pandas, Correlation & Statistical functions overview, Intro into Matplotlib, Advanced plotting techniques,

Mittwoch, 4. Oktober

09:00 - 16:30 Uhr

Fundamentals of Machine Learning and Scikit-Learn

webex

machine learning, supervised & unsupervised learning

Scikit-Learn: Origin, features, and benefits.

Live coding session: Input, load data, and basic operations. Review an approach that utilizes Scikit-Learn for its machine learning applications.

Donnerstag, 5. Oktober

09:00 - 16:30 Uhr

Diving into Supervised Learning Techniques

Linear Models in Scikit-Learn; Tree-based Models and Ensemble Techniques; Practical session: Implementing and visualizing decision trees and random forests.

Freitag, 6. Oktober

09:00 - 16:30 Uhr

Unsupervised Learning and Introduction to Neural Networks

Clustering and Dimensionality Reduction: k-means clustering & Principal Component Analysis; Neural Networks: A Glimpse into Deep Learning: Introduction to TensorFlow and its relevance in the ML ecosystem

Montag, 27.11.

09:00 - 16:30 Uhr

Advanced TensorFlow Applications

Bildungsforum, WIS-Etage (4.)

Advanced TensorFlow Applications: The theory behind training a neural network: Loss functions, gradient descent, and optimizers. Practical session on training a neural network using TensorFlow. Tabular Data and Neural Network Applications. Reflection on learnings and applications in academic research.

Montag, 18. Dezember

09:00 - 16:30 Uhr

Real-world Application and Forward Look

webex

(Kaggle) Challenge with dataset: data cleaning & manipulation, visualizsation & ML modeling; Presentation on emerging trends, tools & methodologies. Resources for next steps.

Montag, 5. Februar

09:00 - 16:30 Uhr

Ethik, Recht und Datenmanagement

Bildungsforum, WIS-Etage (4.), Raum 4-22

Ethische Kernprobleme und –fragen, Kernkonzepte relevanter Rechtsgebiete (Urheberrecht, Datenschutz); Forschungsdatenmanagement 2 u.a. Recht und Lizenzen