NummerwodsECTS3.0AnspruchsniveauadvancedInhaltsübersichtDieses Workshop-Modul führt Studierende an Themen der aktuellen Forschung im Gebiet “Data Science” heran und dient der Vertiefung und Profilierung des Wissens in diesem Fachgebiet. Dazu werden Themen aus den Gebieten Machine Learning, Natural Language Processing, Deep Learning etc. von Dozierenden zum Studium vorgeschlagen. Studierende entscheiden sich für ein Thema. Anhand von Publikationen arbeiten sich Studierende in das gewählte Themenfeld ein und werden dabei vom Dozierenden begleitet. Schliesslich wird Verständnis und Resultat der Arbeit im Kreis von Fachexperten und Mitstudierenden präsentiert und besprochen.Lernziele- Studierende sind in der Lage, komplexe Inhalte (Theorien, Algorithmen, SDKs/APIs) aus den Bereichen Machine Learning, Algorithmik, Informationsverarbeitung und Natural Language Processing zu erfassen, umzusetzen und anzuwenden.
- Studierende können originale wissenschaftliche Arbeiten lesen, verstehen, mit anderen Arbeiten vergleichen und den Nutzen für die eigene Problemstellung beurteilen.
- Studierende kennen wichtige Quellen für wissenschaftliche Arbeiten im Fachgebiet Data Science.
- Studierende können die in originalen wissenschaftlichen Publikationen beschriebenen Methoden in konkreten Fragestellungen umsetzen, beispielsweise in Form von ausführbaren Programmen oder bei der Anwendung einer Analyse-Methode auf einen konkreten Datensatz.
- Studierende können das erworbene Wissen einem Fachpublikum auf verständliche und möglichst präzise Art präsentieren und Fach-fragen kompetent beantworten.
Empfohlene Vorkenntnisse- Effiziente Algorithmen (efalg)
- Machine Learning (ml)
- Natural Language Processing (nlp)
- Bildverarbeitung (bverI)
LeistungsbewertungErfahrungsnote, Gewichtung 100 % 
