Das erwartet dich
In diesem Kurs werden verschiedene Themen im Bereich der Datenwissenschaft und künstlichen Intelligenz behandelt.
An Tag 1 wird sich mit der Bildverarbeitung beschäftigt. Die Studierenden lernen, wie Bilder mit Python verarbeitet werden können, einschließlich der Anwendung von Filtern und der Segmentierung von Bildern.
An Tag 2 wird Web Scraping behandelt. Die Studierenden lernen, wie sie Daten aus dem Internet extrahieren können, indem sie Web Scraping-Tools und -Techniken verwenden. Dabei werden verschiedene Methoden vorgestellt, wie zum Beispiel das Extrahieren von Daten aus HTML- und JSON-Dateien.
An Tag 3 wird sich mit der Textverarbeitung beschäftigt. Die Studierenden lernen, wie sie Textdaten analysieren und verarbeiten können, einschließlich der Verwendung von Natural Language Processing-Tools wie NLTK und SpaCy.
An Tag 4 wird das Thema Musik-Clustering behandelt. Die Studierenden lernen, wie sie Machine-Learning-Modelle anwenden können, um Musik-Daten zu analysieren und zu kategorisieren. Dabei werden verschiedene Techniken vorgestellt, wie zum Beispiel die Verwendung von Clustering- und Klassifizierungsmodellen.
Insgesamt gibt der Kurs den Studierenden einen umfassenden Einblick in die Anwendung von Datenwissenschaft und künstlicher Intelligenz in verschiedenen Bereichen und vermittelt praktische Fähigkeiten in der Verarbeitung von Bildern, Web Scraping, Textverarbeitung und Musik-Clustering.
ACHTUNG: Der Kurs besteht aus vier Abendterminen, an denen du teilnehmen solltest:
• Montag, 04.12.2023, 17:00 - 19:00 Uhr
• Dienstag, 05.12.2023, 17:00 - 19:00 Uhr
• Mittwoch, 06.12.2023, 17:00 - 19:00 Uhr
• Donnerstag, 07.12.2023, 17:00 - 19:00 Uhr
Bitte beachten
- Sollte das Angebot bereits ausgebucht sein, merke es dir vor. Gerne informieren wir dich, wenn Plätze frei werden!
- Melde dich mit einem eigenen Gerät und deinem vollständigen Namen an.
- Den Zugangslink erhältst du einige Tage vor dem Termin per Mail und über die Angebotsbeschreibung (Anmeldedetails).
- Falls du verspätet zum Kurs erscheinst oder diesen vor Ende verlassen musst, informiere die Dozierenden.
- Wende dich bei technischen Problemen oder Rückfragen bitte an die genannten Ansprechpartner:innen.
- Die Anmeldung zu allen Veranstaltungen ist verbindlich. Solltest du nicht teilnehmen können, melde dich rechtzeitig vor Kursstart ab, selbst wenn du "nur" auf der Warteliste stehst (bis 3 Tage vor dem Termin über den Abmeldebutton, danach per Mail an die genannten Ansprechpartner:innen).
- Unentschuldigtes Fernbleiben oder kurzfristige Absagen ohne triftige Gründe können zu einer nachrangigen Behandlung bei zukünftigen Anmeldungen führen.
Zeitraum: 18.09.2023 - 29.11.2023
Teilnehmer: max. 25 Teilnehmer
Offene Plätze: 14
Wir nehmen uns gerne Zeit für dich und beantworten deine persönlichen Fragen.
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