Machine Learning 4 Engineers: Regression

Maschinenbau, Master (PO-2023)

Eindeutige ModulnummerMaschB-2610-M
Modulnummer / ModulcodeWP-MachLearn
ModulnameMachine Learning 4 Engineers: Regression
Art des ModulsWahlpflicht
Lernergebnisse, Kompetenzen, Qualifikationsziele

The students acquired fundamental knowledge of machine learning/ statistical methods for addressing various types of regression problems. They know the key terminology and concepts and are enabled to self-reliantly read the respective technical and scientific texts and apply their knowledge. The students can systematically develop solutions for different types of regression problems encountered in engineering. 

LehrveranstaltungsartenVLmP 2 SWS
Lehrinhalte
  • Introduction to machine learning
  • Linear and polynomial parametric regression
  • Linear model selection and regularization
  • Resampling methods
  • Non-parametric regression
  • Bayesian methods
  • Deep neural networks
  • Ensemble learning
Titel der LehrveranstaltungenMachine learning 4 Engineers: Regression
Lehr- und Lernmethoden (Lehr- und Lernformen)Lecture/presentation, computational exercises/computer lab
Verwendbarkeit des Moduls
Dauer des ModulsOne Semester
Häufigkeit des Angebotesjährlich im Sommersemester
SpracheEnglish
Empfohlene (inhaltliche) Voraussetzungen für die Teilnahme am ModulHigher Mathematics for engineers
Voraussetzungen für die Teilnahme am Modul keine
Studentischer Arbeitsaufwand2 SWS VL (30 Std.) Selbststudium (60 Std.)
Studienleistungenkeine
Voraussetzung für Zulassung zur Prüfungsleistungkeine
PrüfungsleistungenOral examination 30 Min.
Anzahl Credits (ECTS)3 cp
LehreinheitMaschinenbau
Modulverantwortliche/rProf. Dr.-Ing. Andreas Kroll
LehrendeProf. Dr.-Ing. A. Kroll
MedienformenSlides/presentation, text books, computer exercises
Literatur
  • I. Goodfellow, Y. Bengio, A. Courville, Deep Learning, MIT Press, 2016.
  • T. Hastie, R. Tibshirani, J. Friedman, The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction, 2nd edition, Springer, 2009 (corrected reprint 2017).
  • G. James, D. Witten, T. Hastie, R. Tibshirani, An Introduction to Statistical Learning: with Applications in R., 2nd edition, Springer, 2021.
  • A. Lindholm, N. Wahlström, F. Lindsten, T. B. Schön, Machine learning: A First Course for Engineers and Scientists, Cambridge University Press, 2022.
  • P. Murphy, Machine Learning: A Probabilistic Perspective, The MIT Press, 2012.
  • C.E. Rasmussen, C.K.E. Williams: Gaussian processes for machine learning, The MIT Press, 2006.

Additional specific references are provided in the respective modules.