Vorlesung Practical Machine Learning
Dozent: Prof. Dr. Sven Mayer
Übungsleitung: Jesse Grootjen, Maximiliane Windl
Umfang: 2 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung
ECTS credits: 6
Sprache: Englisch
Modul: Vertiefende Themen für Master Medieninformatik, Informatik und MCI
Kapazität: max. 50
Termine und Ort
- Vorlesung:
Termin: Do, 10-12 c.t.
Ort: virtuell via Zoom (interaktive Liveübertragung)
Erste Vorlesung: 15. April, 2021 - Übung:
Termin:Fr, 10-12 c.t.
Ort: virtuell via Zoom (interaktive Liveübertragung)
Erstes Tutorial: 23. April, 2021
Aktuelles
- 10.02.2021: Der Kurs findet im SS21 online in statt.
- 09.02.2021: Diese Seite befindet sich im Aufbau, Änderungen vorbehalten.
Empfohlene Vorkenntnisse
The course is designed for senior master students who have taken those following courses (or have equivalent knowledge):
- Vorlesung Mensch-Maschine-Interaktion
- Machine Learning, e.g. Machine Learning course
- Vorlesung Introduction to Intelligent User Interfaces
Lehrplan
The goal of this course is to teach the theoretical and practical skills needed to build novel intelligent user interfaces. In detail, the course teaches the fundamental steps of training, deploying, and testing novel intelligent user interfaces using machine learning (ML). Here, we will focus on neuronal networks while using traditional machine learning approaches (e.g., SVN, Random Forest) only as a baseline. During the course, students will learn how to collect data, train ML models, and evaluate the new models based on the extended User-Centered Design process for deep learning.
Over the course of the semester, students will build novel interfaces and present intermediate milestones throughout the tutorials. One group project (in groups up to four) has to be presented during the final presentation sessions. Before developing a new novel interface, the tutorials will also be used to learn the lecture topics' practical side using hands-on exercises. Here, students will learn how to train, deploy, and validate models based on a set of showcase examples.
In summary, this lecture is a practical oriented course that teaches the theoretical and practical skills to train neuronal networks to build intelligent user interfaces from scratch.
Vorlesungen
Datum | Thema |
---|---|
15.04.2021 | Organization & Introduction |
22.04.2021 | Supervised vs. Unsupervised Learning |
29.04.2021 | Full Practical Neural Network Walkthrough |
06.05.2021 | Introduction Neural Networks |
13.05.2021 | Entfält - Feiertag |
20.05.2021 | Advanced Neural Networks |
27.05.2021 | Evaluating Neural Networks |
03.06.2021 | Entfält - Feiertag |
10.06.2021 | Trainings Strategies |
17.06.2021 | Recurrent Neural Network (RNN) & Long Short-Term Memory (LSTM) |
24.06.2021 | Generative Adversarial Networks (GANs) |
01.07.2021 | Reinforcement Learning |
08.07.2021 | Open Discussion |
15.07.2021 | Abschlusspräsentationen |
Übungen
Datum | Thema |
---|---|
23.04.2021 | Organization & Getting Started |
30.04.2021 | Live Coding Session: Getting Started with Traditional ML |
07.05.2021 | Live Coding Session: Getting Started with Neuronal Networks |
15.05.2021 | Entfält |
21.05.2021 | Live Coding Session: Deploying Models to Mobile Devices (Android) |
28.05.2021 | Live Coding Session: Continue with Android |
04.06.2021 | Entfält |
11.06.2021 | Project Ideation |
18.06.2021 | Individual Help for Projects |
25.06.2021 | Project Pitches: Show Current Project Status |
02.07.2021 | Individual Help for Projects |
09.07.2021 | How to give a great project presentation; Q'n'A: Exam preparation |
16.07.2021 | Final Presentation - if necessary |
Klausur
Die Prüfung und Note für das Fach Practical Machine Learning setzen sich aus zwei Teilen zusammen:
- Ihr praktisches Projekt inkl. der Abschlusspräsentation (1/2 der Note)
- Eine mündliche online Prüfung von 10 Minuten über die Inhalte der Vorlesung und der Übung (1/2 der Note)
Die Termine für die Prüfungen sind wie folgt:
- Die mündlichen Prüfung werden via Zoom am 09.08.2021, 10.08.2021 und 30.08.2021 stattfinden.
- Die Abschlusspräsentationen der praktischen Projekte finden am 15.07.2021 via Zoom statt.
- Die Anmeldung zur Prüfung erfolgt auf Uni2work.
Disclaimer
Sehr viele Lehrveranstaltungen finden während der Schließung der LMU online statt. Als Dozenten bitten wir um Nachsicht, falls Dinge nicht immer perfekt laufen und hoffen auf Ihre konstruktive Mitarbeit. In dieser Situation gelten zudem online einige Regeln, die im realen Leben ohnehin klar wären, auf die wir hier aber explizit hinweisen möchten:- In Live-Veranstaltungen bitten wir um einen disziplinierten Umgang mit Audio (normalerweise aus) und Bandbreite (Video nach Bedarf)
- Die Aufzeichnung oder Weiterleitung von Veranstaltungen durch Teilnehmer sind nicht erlaubt.
- Die Verteilung von Inhalten (Video, Audio, Bilder, PDFs, etc.) in anderen Kanälen als den vom Autor vorgesehenen ist nicht erlaubt.