Data Science und Machine Learning

Ein Seminar über Data Science und Machine Learning kann eine breite Palette von Themen abdecken, um den Teilnehmern ein grundlegendes Verständnis dieser Fachgebiete zu vermitteln. Hier sind einige mögliche Inhalte, die in einem solchen Seminar behandelt werden könnten:

  1. Einführung in Data Science und Machine Learning:
    Definitionen und Grundlagen von Data Science und Machine Learning
    Anwendungsgebiete und Bedeutung in verschiedenen Branchen

  2. Datenbeschaffung und Datenvorverarbeitung:
    Datenquellen und -formate
    Datenbereinigung und -transformation
    Merkmalsextraktion und -auswahl

  3. Grundlegende Konzepte des Machine Learning:
    Überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen und verstärkendes Lernen
    Trainingsdaten, Testdaten und Validierung
    Evaluationsmetriken für Machine-Learning-Modelle

  4. Klassifikation und Regression:
    Logistische Regression
    K-Nearest Neighbors (KNN)
    Entscheidungsbäume und Random Forests
    Support Vector Machines (SVM)
    Lineare Regression

  5. Clustering und Dimensionalitätsreduktion:
    K-Means-Clustering
    Hierarchisches Clustering
    Principal Component Analysis (PCA)
    t-SNE (t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding)

  6. Einführung in neuronale Netze und Deep Learning:
    Aufbau und Funktionsweise von künstlichen neuronalen Netzen
    Aktivierungsfunktionen
    Deep-Learning-Architekturen wie Convolutional Neural Networks (CNNs) und Recurrent Neural Networks (RNNs)

  7. Modelloptimierung und -validierung:
    Hyperparameteroptimierung
    Cross-Validation
    Überanpassung (Overfitting) und Underfitting
    Modellauswahl und Vergleich

  8. Anwendungsfälle von Data Science und Machine Learning:
    Bild- und Spracherkennung
    Betrugserkennung
    Empfehlungssysteme
    Natural Language Processing (NLP)

  9. Herausforderungen und ethische Aspekte von Data Science und Machine Learning:
    Bias und Fairness
    Datenschutz und Sicherheit
    Verantwortungsvoller Einsatz von KI-Technologien

  10. Ethische und rechtliche Grundlagen

Diese Liste ist nicht abschließend, und je nach Dauer und Zielgruppe des Seminars können weitere Themen hinzugefügt oder vertieft werden. Es ist wichtig, dass die Teilnehmer das Seminar mit einem soliden Grundverständnis der Konzepte, Techniken und Anwendungen von Data Science und Machine Learning verlassen.