Lehrende/r: Univ.-Prof. Dr. Franz Rothlauf
Veranstaltungsart: Vorlesung
Anzeige im Stundenplan: 00.Q+.330
Semesterwochenstunden: 2
Credits: 6,0
Unterrichtssprache: Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl: - | 5
Voraussetzungen / Organisatorisches: Teilnahmevoraussetzungen keine Anforderungen Projektarbeit und Präsentation (Gruppenarbeit)
Inhalt: In der Veranstaltung "Data Science und Maschinelles Lernen: Einführung und Anwendung" (vormals: Intelligent Information Systems) beschäftigen wir uns schwerpunktmäßig mit Methoden des Maschinellen Lernens und deren Anwendung. An Methoden stehen (tiefe) neuronale Netze (z. B . Convolutional Neural Networks oder Large Language Modelle) im Vordergrund. Darüber hinaus werden die Grundlagen von Evolutionären Algorithmen und Algorithmenkomplexität vermittelt. Mit ChatGPT und ähnlichen kommerziellen Angeboten sind Large Language Modelle mittlerweile im produktiven Einsatz in Unternehmen angekommen und helfen Unternehmen, Daten automatisiert zu verarbeiten sowie Entscheidungen vorzubereiten oder automatisiert zu treffen. Im Rahmen der Veranstaltung werden zunächst die Grundlagen von Data Science, Maschinellem Lernen, Neuronalen Netzen und Large Language Modellen vermittelt. Parallel dazu wird aufgezeigt, wie die Methoden und Verfahren mit Python und TensorFlow umgesetzt werden. Im zweiten Teil der Veranstaltungen definieren die Studierende in Kleingruppen ein entsprechendes Data Science Projekt, führen dies eng betreut durch und stellen am Ende der Veranstaltung die Ergebnisse des Projekts vor. Die für die Veranstaltung notwendigen Programmierkenntnisse werden im Rahmen der Vorlesung vermittelt Inhalt: • Künstliche Intelligenz • Maschinelles Lernen • Künstliche Neuronale Netze • Natural Language Processing und Large Language Modelle • Python und TensorFlow • Suche • Evolutionäre Algorithmen Lernziele Im Rahmen der Vorlesung und integrierten Übung werden die Methoden des Maschinellen Lernens vorgestellt und deren Anwendung innerhalb eines Projektes praktisch umgesetzt.
Zusätzliche Informationen: Univ.-Prof. Dr. Franz Rothlauf, Jahrgang 1971, hat 1997 ein Studium der Elektrotechnik in Erlangen-Nürnberg abgeschlossen. Er hat im Jahr 2001 an der Universität Bayreuth in Wirtschaftsinformatik promoviert und 2007 an der Universität Mannheim habilitiert. Seit 2007 ist Franz Rothlauf Professor für Betriebswirtschaftslehre und Wirtschaftsinformatik an der Johannes Gutenberg-Universität Mainz. Hier forscht und lehrt er zu Metaheuristiken, insbesondere Evolutionären Algorithmen, Maschinellem Lernen, insbesondere Künstlich Neuronalen Netzen, sowie dem Einsatz und der Nutzung von webbasierten Informationssystemen.
