Der Kurs ist ein Fortsetzungskurs des Kurses "Fundamentals of Data Visualization" vom letzten Semester. In diesem Kurs werden wir zunächst eine Wiederholung der erlernten Konzepte machen und danach uns dem Thema des Visual Analytics widmen. Hierbei geht es um die Kombination aus Visualisierung, Interaktion und Algorithmik, immer mit dem Hintergrund, Datensätze zu explorieren. Die Studierenden werden dabei ihr Datenthema aus dem letzten Semester aufgreifen und ein (einfaches) Dashboard in der Programmiersprache Python programmieren, um solche Daten algorithmisch und visuell zu analysieren. Abschliessen werden wir die Vorlesung mit Nutzerevaluation, in der wir lernen, auf welche Aspekte man im Visual Analytics besonders Wert legen sollte, um ein nutzerfreundliches Werkzeug für die Datenanalyse mit Hilfe interaktiver und algorithmischer Visualisierung zu erhalten.
- Dozent/in: Michael Burch
Wir werden in diesem Kurs das Thema des Deep Learnings betrachten. Hierbei werden wir kennenlernen, was neuronale Netze sind, wie deren Funktionsweise ist, welche verschiedene Typen es gibt, aber auch welche Herausforderungen wir gewachsen sein müssen. Hierbei werden wir mathematische Grundlagen kennenlernen wie etwa partielle Ableitungen, Gradientenberechnungen, Matrizenmultiplikation und weitere. Auch programmiertechnische Aspekte werden uns über den Weg laufen, wie etwa Python-basierte Bibliotheken und Frameworks, zum Beispiel Keras und TensorFlow. Anwendungen gibt es zahlreiche in diesem relativ neuen Themengebiet, zum Beispiel Schrifterkennung und Spracherkennung, um zwei zu nennen. Klassische Klassifikations- und Regressionsverfahren werden wir ebenfalls studieren.
- Dozent/in: Michael Burch
- Dozent/in: Heiko Rölke
