Projektarbeiten
Tutorien

Softwareentwicklung für Anwendungen des maschinellen Lernens in der Produktion

Veranstaltungsart Tutorium (Master)
Ansprechpartner Tobias Biegel M. Sc.
Nicolas Jourdan M. Sc.
Termin Das Tutorium findet im Wintersemester 2022/23 statt und gliedert sich in einen Theorie- und Praxisteil.

Theorieteil vom 21.11.2022 bis 29.11.2022 (Vollzeit)
Praxisteil vom 30.11.2022 bis 16.12.2022 (Teilzeit)

Schriftliche Klausur am 09.01.2023 (vorbehaltlich Änderungen)
Semester Wintersemester
Anmeldung Die Teilnehmerzahl ist auf 15 Studierende begrenzt. Bitte schicken Sie bei Interesse zunächst eine E-Mail an . Sobald Sie eine positive Rückmeldung der Organisatoren per E-Mail erhalten, können Sie sich in TuCan anmelden.
Voraussetzungen Vorkenntnisse in der Programmierung mit Python sind erforderlich. Im Rahmen des Tutoriums kann leider kein Grundlagenkurs in der Programmierung mit Python gegeben werden. Fehlende Vorkenntnisse führen während des Tutoriums zu einem höheren Einarbeitungsaufwand für die Programmierungsaufgaben. Referenzen für die Einarbeitung in Python werden vor Beginn des Tutoriums an die Teilnehmer versendet.
Hinweis Das Tutorium wird vorbehaltlich der dynamischen Corona-Lage in Präsenz durchgeführt.
Für die Durchführung der Übungen im Theorieteil sowie die Bearbeitung des Praxisteils, wird ein eigener mobiler PC/Laptop benötigt.
Intention: Ziel des Tutoriums ist es, den Studierenden den Umgang mit den Methoden des maschinellen Lernens und der professionellen Softwareentwicklung im Kontext der Produktion, sowohl theoretisch als auch praktisch zu vermitteln.
Hauptziele Nachdem die Studierenden die Lerneinheit erfolgreich abgeschlossen haben, sollten sie in der Lage sein, Problemstellungen aus der Produktion, unter Einhaltung der Vorgaben von Zeit, Qualität und Kosten mithilfe von Methoden des maschinellen Lernens softwaretechnisch zu lösen.

Hierfür werden die Studierenden befähigt:

1. Methoden und Instrumente der professionellen Softwareentwicklung zu erklären und selbstständig anzuwenden.
  • Verwendung der Programmiersprache Python
    • Grundlagen der objektorientierten Programmierung
    • Verwendung von Software-Tests zur Qualitätssicherung
  • Verwendung der Versionsverwaltungssoftware Git
  • Verwendung von Linux in der Entwicklung

2. Methoden und Instrumente des maschinellen Lernens zu erklären und selbstständig im Kontext der Produktion anzuwenden.
  • Umgang mit etablierten Prozessmodellen (CRISP-DM etc.)
  • Erklärung und Auswahl geeigneter Ansätze des maschinellen Lernens (Regression, Classification, etc.) für gegebene Anwendungsfälle
  • Erklärung und Auswahl geeigneter Ansätze des Deep Learning für gegebene Anwendungsfälle
  • Verwendung von relevanten Python-Bibliotheken im Kontext des maschinellen Lernens (NumPy, Pandas, scikit-learn, Keras)

3. Ausgewählte Lösungen für Probleme im Kontext der Produktion gemeinsam im Team zu entwickeln und umzusetzen.

4. Die Ergebnisse übersichtlich zusammenzustellen, zu präsentieren und kritisch zu bewerten.
Aktivitäten
Theorieteil vom 21.11.2022 bis 29.11.2022 (Vollzeit)
In den ersten eineinhalb Wochen des Tutoriums werden den Studierenden die Grundlagen für die Bearbeitung des praktischen Projektes vermittelt. Die Inhalte des Theorieteils werden in einer 30-minütigen Klausur geprüft. Die Klausur findet am 09.01.2023 statt.

Praxisteil vom 30.11.2022 bis 16.12.2022 (Teilzeit)
Im Praxisteil erfolgt die Anwendung der im Theorieteil vermittelten Kenntnisse anhand eines realen Anwendungsfalls aus der Produktion in Gruppenarbeit. Während des Praxisteils werden Sprechstunden angeboten. Tag und Uhrzeit stehen noch nicht fest und werden noch bekannt gegeben. Der Praxisteil endet mit der Vorstellung der Projektergebnisse in Form einer mündlichen Prüfung.