Sommersemester 2025

Alle notwendigen Informationen und Links zu Lehrveranstaltungen im Sommersemester sind, gegliedert nach den Lehrveranstaltungen, auf dieser Seite zu finden. Alle Fragen an die Lehrenden stellen Sie bitte in den Lehrveranstaltungen bzw. über die jeweils genutzten Plattformen - nicht in individuellen E-Mails an die Lehrenden.

Bachelor:

Beginn der Vorlesung: 25.04.2025; 10:00

Beginn der Übung: 25.04.2025; 12:00

  • Raum 1418 (10:00 - 12:00)

  • Raum 0425 (12:00 - 14:00)

Beschreibung

Soft Computing ist ein interdisziplinäres Gebiet der Informatik, das verschiedene Methoden und Techniken kombiniert, um komplexe Probleme zu lösen, die mit herkömmlichen, deterministischen Ansätzen nicht effektiv oder effizient gelöst werden können. Soft Computing basiert auf der Verwendung von unscharfen, probabilistischen und evolutionären Methoden, um unsichere und unvollständige Informationen zu verarbeiten und Entscheidungen zu treffen. Die Vorlesung Soft Computing deckt verschiedene Themen ab, wie z.B. Fuzzy-Logik, Neuronale Netze (inkl. Deep Learning) und Evolutionäre Algorithmen.

Übung und Vorlesungen sind gemischt.

Kontaktperson:

Links:

Beginn der Veranstaltung: 22.04.2025 12:00 in Raum -1607

 

Algorithmen des Gebiets Data Science aus technischen Anwendungen; Schwerpunkt auf Regressions- und Klassifikationstechniken; Grundlagen und Datenvorverarbeitung; Merkmalsselektion; lineare Modelle für Regression und Klassifikatoren (u.a. lineares Ausgleichsproblem, Perzeptron-Lernen, Fisher-Kriterium); Evaluation; nichtlineare Modelle für Regression und Klassifikation (u.a. Support Vector Machines, Entscheidungsbäume); Ensembletechniken; Grundlagen der Modellierung mit dynamischen Modellen.

 

Dieser Kurs findet in Präsenz statt.

Anmeldung und weitere Informationen werden über Moodle verwaltet.

Kontaktpersonen:

Beginn der Veranstaltung: Das Seminar startet in KW 18. Weitere Informationen siehe Moodle-Kurs.

Inhalt:

Diese Veranstaltung wird in Form eines Konferenzseminars angeboten. Ähnlich einer wissenschaftlichen Konferenz reichen die Teilnehmenden eigene Konferenzbeiträge ein, beteiligen sich an dem Review anderer Beiträge und treffen sich am Semesterende zu einem gemeinsamen Workshop, bei dem die erarbeiteten Ergebnisse präsentiert und diskutiert werden. Thematisch ist diese Konferenz im Bereich des Maschinellen Lernens einzuordnen. Die spezifischen Themen der Seminararbeiten werden von wissenschaftlichen Mitarbeitenden des Fachgebiets ausgeschrieben und bei der Einführungsveranstaltung vorgestellt. Diese findet zu Beginn der Vorlesungszeit statt.

Die Einführungsveranstaltung findet vorraussichtlich in Präsenz statt. Aktuelle Informationen zum Ablauf der Veranstaltung finden Sie im Moodlekurs.

Haben Sie interesse, dann schauen Sie doch einfach bei der Einführungsveranstaltung (siehe moodle) vorbei.

Links:

Kontaktpersonen:

Master:

Termine für den Beginn des Kurses
Beginn der Vorlesung: 13.04.2025 - 10:00
Beginn der Übung: 25.04.2025 - 10:00


Beschreibung: Der Kurs Experimentation and Evaluation in Machine Learning (E2ML) vermittelt einen grundlegenden Überblick über die wissenschaftliche Methode im Kontext der Forschung im Bereich des maschinellen Lernens, d.h. von der Formulierung von Forschungsfragen über die Planung und Durchführung von Experimenten bis hin zur Analyse und Berichterstattung der Ergebnisse. Zu diesem Zweck werden gängige Methoden des maschinellen Lernens, des Experimentierens und der Auswertung diskutiert.

Vorlesung und Übung finden im IES-Labor WA73 Labor 0303c-FB16-IES statt.

 

Kontaktperson:


Marek Herde (marek.herde[at]uni-kassel[dot]de)

 

Beginn der Veranstaltung: Das Seminar startet in KW 18. Weitere Informationen siehe Moodle-Kurs.

Inhalt:

Diese Veranstaltung wird in Form eines Konferenzseminars angeboten. Ähnlich einer wissenschaftlichen Konferenz reichen die Teilnehmenden eigene Konferenzbeiträge ein, beteiligen sich an dem Review anderer Beiträge und treffen sich am Semesterende zu einem gemeinsamen Workshop, bei dem die erarbeiteten Ergebnisse präsentiert und diskutiert werden. Thematisch ist diese Konferenz im Bereich des Maschinellen Lernens einzuordnen. Die spezifischen Themen der Seminararbeiten werden von wissenschaftlichen Mitarbeitenden des Fachgebiets ausgeschrieben und bei der Einführungsveranstaltung vorgestellt. Diese findet zu Beginn der Vorlesungszeit statt.

Die Einführungsveranstaltung findet vorraussichtlich in Präsenz statt. Aktuelle Informationen zum Ablauf der Veranstaltung finden Sie im Moodlekurs.

Haben Sie interesse, dann schauen Sie doch einfach bei der Einführungsveranstaltung (siehe moodle) vorbei.

Links:

Kontaktpersonen: