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Um mit maschinellem Lernen (ML) Leistung auf dem neuesten Stand der Technik zu erreichen, müssen Anwender, Entwickler und Forscher viele Designentscheidungen treffen, einschließlich des ML-Algorithmus, der Vorverarbeitung, der Nachverarbeitung und ihrer Hyperparameter. Der Kurs über automatisiertes maschinelles Lernen (AutoML) auf ai-campus.org vermittelt die Grundlagen, wie diese Designentscheidungen automatisch getroffen werden können. ML-Praktiker können ML effizient für neue Anwendungen nutzen. Der Kurs behandelt z.B. Hyperparameter-Optimierung, Bayes'sche Optimierung, neuronale Architektursuche und Meta-Lernen.

 

Um mit maschinellem Lernen (ML) Leistung auf dem neuesten Stand der Technik zu erreichen, müssen Anwender, Entwickler und Forscher viele Designentscheidungen treffen, einschließlich des ML-Algorithmus, der Vorverarbeitung, der Nachverarbeitung und ihrer Hyperparameter. Der Kurs über automatisiertes maschinelles Lernen (AutoML) auf ai-campus.org vermittelt die Grundlagen, wie diese Designentscheidungen automatisch getroffen werden können. ML-Praktiker können ML effizient für neue Anwendungen nutzen. Der Kurs behandelt z.B. Hyperparameter-Optimierung, Bayes'sche Optimierung, neuronale Architektursuche und Meta-Lernen. Zu diesem Zweck bietet der Kurs Videovorträge, Quizze und Codierungsübungen. Darüber hinaus ist der Kurs ein Gemeinschaftsprojekt von Bernd Bischl (LMU München), Frank Hutter (Universität Freiburg) und Marius Lindauer (LUH) und wird unterstützt von Lars Kotthoff (University of Wyoming), Joaquin Vanschoren (Eindhoven University of Technologoy) und Janek Thomas (Fraunhofer SCS).

 

Dies ermöglicht es uns, das Fachwissen von weltweit führenden Forschern auf dem Gebiet von AutoML zu kombinieren und einen einzigartigen Kurs zu entwerfen, der sowohl die Grundlagen, als auch die jüngsten Fortschritte abdeckt.  Studenten der LMU München, der Universität Freiburg und der Leibniz Universität Hannover (LUH) können diesen Kurs als Teil ihres Studiums besuchen (z.B. CS) und alle anderen (z.B. Praktiker aus der Industrie) können sich über ai-campus.org einschreiben.

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