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In diesem Kurs werden wir Konzepte kennenlernen, mit denen man Daten grafisch darstellen kann, aber auch damit in Interaktion treten kann. Im Unterschied zum Kurs "Fundamentals of Data Visualization" werden wir in diesem Kurs mehr auf dynamische und räumliche Daten schauen und insbesondere das Gebiet des Visual Analytics betrachten, welches visuelle und algorithmische Konzepte in Kombination bringt, um Einsichten aus Datensätzen zu generieren. Als begleitendes Projekt werden wir auf räumlich-zeitliche Erdbebendaten schauen. Diese bieten sich an, weil in diesen mittlerweile über 500000 erfassten Erdbebenereignissen auf der ganzen Erde einige Datendimensionen schlummern, die man mit interaktiver Visualisierung bezüglich mehrerer Tasks erforschen kann.
- Dozent/in: Michael Burch
In diesem Kurs werden wir uns mit den Grundkonzepten aus dem Bereich Deep Learning befassen. Wir werden einige Anwendungsbereiche studieren und zahlreiche Beispiele kennenlernen, beispielsweise wie neuronale Netze aufgebaut sind, wie ihre Funktionsweise ist und welche besonderen Erweiterungen man dort integrieren kann, um sie auf spezielle Probleme anwendbar zu machen. Viele weitere wichtige Konzepte aus diesem Bereich werden wir uns anschauen wie etwa Softwarebibliotheken, die uns unterstützen Deep Learning Probleme prototypisch zu lösen. In diesem Rahmen werden wir auf Themen wie Klassifikationen und Regressionen, Overfitting und Underfitting, Gradient Descent und neuronale Netzwerktypen eingehen.
- Dozent/in: Michael Burch