Lernen von Daten und Lineare Algebra
Dozent: Klaus Diepold
Assistenten: Sven Gronauer
Zielgruppe:  
ECTS: 3
Umfang: (SWS Vorlesung/Übung/Praktikum)
Turnus: Sommersemester
Anmeldung: TUMOnline ab 01.02.2021
Zeit & Ort: Blockkurs 22.03.2020 - 01.04.2020, Zoom, 09:00-17:00 Uhr
Beginn: erste Vorlesung 22.03.2021

Inhalt

Zielsetzung des Moduls

Das Modul „Lernen von Daten und Lineare Algebra“ vermittelt wichtige mathematische Grundlagen und Werkzeuge aus dem Bereich der Linearen Algebra und vertieft diese durch den Erwerb von praktischen Programmierkenntnissen (Python) im Anwendungsfeld „Maschinelles Lernen“.

Das Modul richtet sich an Studierende nicht-technischer Studienfächer, wie z.B. Studierende der Politikwissenschaften oder im Bereich des MCTS.

Ein wichtiges Ziel ist es dabei, für die teilnehmenden Studierenden eine verbesserte Anschlussfähigkeit an technische Fächer zu schaffen, d.h. dass die Studierenden in die Lage versetzt werden, auch weitergehende technische Module erfolgreich zu besuchen.

Beschreibung des Moduls

Studierenden nicht-technischer Fächer soll der Anschluss an technisch-wissenschaftliche Fächer vereinfacht werden. In diesem Modul sollen sie grundlegende Kenntnisse und praktische Erfahrungen im Umgang mit der Linearen Algebra und deren Anwendung in technischen Fächern erwerben. Das Modul fokussiert auf praktische Berechnungsverfahren und numerische Algorithmen wie sie derzeit in vielen datenzentrierten Fachdisziplinen verwendet werden (z.B. maschinelles Lernen, Simulation). Die Teilnehmenden sollen praktische Kompetenzen im Themenfeld durch Vermittlung von grundlegenden Programmierkenntnissen in Sprachen wie Matlab oder Python erwerben. Die praktischen Programmieraufgaben entstammen vorwiegend aus dem Themenfeld „Maschinelles Lernen“.

Die Teilnehmer sind bei erfolgreichem Abschluss des Moduls in der Lage, typische Berechnungsprobleme des maschinellen Lernens auf Standardfragestellungen der Linearen Algebra abzubilden, entsprechende Algorithmen fachgerecht auszuwählen und in Form von lauffähigen Matlab/Python-Programmen zu implementieren. Im Anschluss sind die Teilnehmer in der Lage ein breites Spektrum von technischen Lehrveranstaltungen der TUM zu besuchen und den Inhalten dort folgen zu können oder an anwendungsnahen Hackathons teilzunehmen und technisch beizutragen. Die nicht-technischen Studierenden sollen eine „Maker“-Haltung kennenlernen und sich zu eigener Implementierungsarbeit zu motivieren.

Kursablauf

Die Lehrveranstaltung findet Anfang April, in der Zeit 30.3.- 9.4.2020, also vor Beginn der Vorlesungszeit im Sommersemester über einen Zeitraum von 9 Arbeitstagen als Blockveranstaltung statt.

Der Unterricht wird am Lehrstuhl für Datenverarbeitung im Stammgelände der TUM angeboten. Bei Fragen können sich Studierende an den LDV wenden - ldv@ei.tum.de.

An den Kurstagen findet Vormittags 2 x 90 Minuten Vorlesungs-und Übungsstunden für Lineare Algebra statt. Nachmittags finden 2 x 90 Minuten Programmierkurse (Matlab/Python) statt.

Kursunterlagen werden elektronisch zur Verfügung gestellt. Der Kurs wird insgesamt mit 3 ECTS angerechnet.

Der Kurs wird in deutscher Sprache abgehalten, kann aber bei Bedarf auch auf Englisch durchgeführt werden. Die Kursunterlagen sind in englischer Sprache.

Zusätzliches Angebot für Kursteilnehmer

Mitarbeiter des LDV betreuen und begleiten die teilnehmenden Studierenden, wenn Sie im darauf folgenden Sommersemester ein technisches Modulen belegen.

Voraussetzungen

  • Die Studierenden benötigen zu Anfang lediglich Mathematik-Kenntnisse auf Abitur-Niveau und keine speziellen Programmierkenntnisse.

  • Studierende sollten über einen eigenen internetfähigen Laptop verfügen, auf dem kostenfrei Matlab/Python installiert werden kann.