701-3003-00L Environmental Systems Data Science: Machine Learning
| Semester | Herbstsemester 2024 |
| Dozierende | L. Pellissier, C. P. Albouy, M. Volpi |
| Periodizität | jährlich wiederkehrende Veranstaltung |
| Lehrsprache | Englisch |
Lehrveranstaltungen
| Nummer | Titel | Umfang | Dozierende | ||||||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 701-3003-00 G | Environmental Systems Data Science: Machine Learning | 1 Std. |
| L. Pellissier, C. P. Albouy, M. Volpi |
Katalogdaten
| Kurzbeschreibung | Students are introduced to advanced data science where environmental data are analyzed using state of the art machine learning methods. Starting from known statistical approaches, they learn the principle of more advanced machine learning methods with practical application. The course enables students to plan their own data science project in their specialization and to apply machine learning mode |
| Lernziel | The students are able to • select an appropriate model related to a research question and dataset • describe the steps from data preparation to running and evaluating models • prepare data for running machine learning with dependent and independent variable • build and validate regressions and neural network models • understand convolution and deep learning models • access online resources to keep up with the latest data science methodology and deepen their understanding |
| Inhalt | • The data science workflow • Data preparation for running and validating machine learning models • Get to know machine learning approaches including regression, random forest and neural network • Model complexity and hyperparameters • Model parameterization and loss • Model evaluations and uncertainty • Deep learning with convolutions |
| Literatur | Building on existing data science resources |
| Voraussetzungen / Besonderes | Math IV, VI (Statistics); R, Python; ESDS I |
Leistungskontrolle
| Information zur Leistungskontrolle (gültig bis die Lerneinheit neu gelesen wird) | |
Leistungskontrolle als Semesterkurs | |
| ECTS Kreditpunkte | 3 KP |
| Prüfende | L. Pellissier, C. P. Albouy, M. Volpi |
| Form | unbenotete Semesterleistung |
| Prüfungssprache | Englisch |
| Repetition | Repetition nur nach erneuter Belegung der Lerneinheit möglich. |
| Zusatzinformation zum Prüfungsmodus | To pass the course, you need to complete at least 4 exercises (incl. peer-review!) with at least 60 points and complete 2 applications. |
Lernmaterialien
| Keine öffentlichen Lernmaterialien verfügbar. | |
| Es werden nur die öffentlichen Lernmaterialien aufgeführt. |
Gruppen
| Keine Informationen zu Gruppen vorhanden. |
Einschränkungen
| Plätze | Maximal 80 |
| Belegungsbeginn | Belegung ab 28.08.2024 möglich |
| Vorrang | Die Belegung der Lerneinheit ist bis 20.09.2024 nur durch die primäre Zielgruppe möglich |
| Primäre Zielgruppe | Atmospheric and Climate Science MSc (661000)
Umweltnaturwissenschaften MSc (736000) Doktorat Umweltnaturwissenschaften (739002) Doktorat Agrarwissenschaften (739102) Agrarwissenschaften MSc (762000) |
| Warteliste | Bis 27.09.2024 |
