Einführung in Web und Data Science (CS1800-KP04)
Dozent:
Prof. Dr. rer. nat. Ralf Möller
Übungsbetreuung:
Magnus Bender
Inhalt:
- Organisatorisches (pdf, pptx)
- Begriffsbestimmungen, Web Science, Data Science, Künstliche Intelligenz, Nicht-parametrisches und parametrisches überwachtes Lernen (pdf, pptx)
- Klassifikation und Regression (pdf, pptx)
- Häufungsanalysen, Warenkorbanalyse, Empfehlungen, Einbettungsräume (pdf, pptx)
- Statistische Grundlagen: Stichproben, Schätzer, Verteilung, Dichte, kumulative Verteilung, Skalen: Nominal-, Ordinal-, Intervall- und Verhältnisskala, Hypothesentests, Konfidenzintervalle (pdf, pptx)
- Stochastische Grundlagen, Wahrscheinlichkeiten, Bayessche Netze zur Spezifikation von diskreten Verteilungen, Anfragen, Anfragebeantwortungsalgorithmen, Lernverfahren für Bayessche Netze bei vollständigen Daten (pdf, pptx)
- Induktives Lernen: Versionsraum, Informationstheorie, Entscheidungsbäume, Lernen von Regeln (pdf, pptx)
- Ensemble-Methoden, Bagging, Boosting, Random Forests (pdf, pptx)
- Clusterbildung, K-Means, Analyse der Variation (Analysis of Variation, ANOVA), t-Test, Inter-Cluster-Variation, Intra-Cluster-Variation, F-Statistik, Bonferroni-Korrektur, MANOVA (pdf, pptx)
- Zeitreihenanalyse, Prädiktion, Autoregression, Integration, Moving Average (ARIMA) (pdf, pptx)
- Differenzierbare Programmierung, Deep Learning (pdf, pptx)
- Analyse Sozialer Strukturen (pdf, pptx)
- Link Prediction (pdf, pptx)
- Blockchain-orientiertes Datenmanagement (pdf, pptx)
- Resümee (nur Video)
Videomaterial zur Vorlesung:
Die Vorlesung wird live in Präsenz gehalten, die folgenden Videos stammen aus dem letzten Jahr und können daher kleine Differenzen zu den diesjährigen Inhalten aufweisen.
Das Passwort für alle Teile lautet: uX6RwzDw
KW | Vorlesung | Video |
42 | 21.10.2021 | |
43 | 28.10.2021 | mp4 (4.42) |
44 | 04.11.2021 | mp4 (5.29) |
45 | 11.11.2021 | mp4 (5.79) |
46 | 18.11.2021 | mp4 (6.7) |
47 | 25.11.2021 | mp4 (6.38) |
48 | 02.12.2021 | mp4 (7.47) |
49 | 09.12.2021 | mp4 (7.90) |
50 | 16.12.2021 | mp4 (8.46) |
51 | vorlesungsfrei | |
52 | vorlesungsfrei | |
1 | vorlesungsfrei |
|
2 | 13.01.2022 | mp4 (9.34) |
3 | 20.01.2022 | mp4 (10.37) |
4 | 27.01.2022 | mp4 (11.76) |
5 | 03.02.2022 | mp4 (12.41) |
6 | 10.02.2022 | mp4 (13.45) |
7 | 17.02.2022 | mp4 (14.35) |
Die Zahl hinter dem mp4-Link gibt an, bis zu welcher Präsentation die Aufzeichnung geht (Präsentation Lehrinhalt Thema x, Präsentationsnummer y: x.y).
Zielgruppe:
- Bachelor Informatik ab 2016 (Wahlpflicht), Einführungsveranstaltung Informatik, 1. Fachsemester
- Bachelor Informatik ab 2016 (Plicht), Kanonische Vertiefung Web and Data Science, 1. Fachsemester
- Studierende weiterer Studiengänge können gerne teilnehmen
Umfang (4 KPs):
- 2 SWS Vorlesung
- 1 SWS Übung
Zeit und Ort:
- Vorlesung: Donnerstags, 12 - 14 Uhr, IFIS 2035
- Übung: Mittwochs, 13:15 - 14:00 Uhr, IFIS 2035 (siehe die Moodle-Seite für diesen Kurs)
Beginn:
- Vorlesung: Donnerstag, den 21.10.2021
- Übung: Mittwoch, den 27.10.2021