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MOOC „Artificial Intelligence and Machine Learning” (JKU Linz, TU Wien)

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Der MOOC „Artificial Intelligence & Machine Learning” soll in einem Leistungsumfang von 90 Lernstunden (äquivalent zu 3 ECTS) angeboten werden.

Es werden grundlegende Konzepte und ausgewählte (einführende) Algorithmen aus dem Machine Learning Bereich gelehrt (Abbildung 1), ergänzt durch wichtige soziale Themen wie beispielsweise Fairness & Ethics und rechtliche Bezüge.

Mindmap der Machine Learning Taxonomie Bildergalerie öffnen
Abbildung 1: Machine Learning Taxonomie

Art des MOOCs: Expertenvortrag, Animation, Übungen, Projekt, Quiz

Kapitelstruktur

  1. Introduction (Lernaufwand 2h)
  2. Basic Machine Learning (ML) Concepts (Lernaufwand 5h)
  3. Data & Applications (Lernaufwand 10h)
  4. Evaluation (Lernaufwand 10h)
  5. Algorithm Class #1 (Rule-based Classification & Regression) (Lernaufwand 20h)
  6. Algorithm Class #2 (Clustering) (Lernaufwand 20h)
  7. Algorithm Class #3 (Kernel Methods) (Lernaufwand 20h)
  8. Fairness, Ethics & Co in Machine Learning (Lernaufwand 2h)
  9. Outlook on further Topics in Artificial Intelligence & Machine Learning (Lernaufwand 1h)
  10. Teaser

Beteiligte Universitäten

Logo: Johannes Kepler Universität Linz Bildergalerie öffnen
Johannes Kepler Universität Linz Institute of Computational Perception
Logo: Technische Universität Wien Bildergalerie öffnen
Technische Universität Wien Forschungsbereich Machine Learning

Team

  • Markus Schedl (Koordination JKU), markus.schedl at jku.at
  • Günter Klambauer (JKU), klambauer at ml.jku.at
  • Thomas Gärtner (Koordination TUW), thomas.gaertner at tuwien.ac.at
  • David Penz (JKU, TUW, Projektassistent), david.penz at outlook.at

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