Kompetenzen in: linearer Algebra, Analysis, Statistik und Stochastik in Hinblick auf Data Science relevante Themen; Probleme aus dem Bereich des maschinellen Lernens analysieren, formalisieren und geeignete Verfahren zum Lernen von Daten auswählen; maschinelle Lernalgorithmen selbstständig konzipieren, implementieren und deren Ergebnisse evaluieren; Deep Learning Schlüsselarchitekturen nach Lernszenarien unterscheiden und ordnen, sowie Neuronale Netze zur Lösung von Lernproblemen implementieren
Wissensbereiche: Data Science
Schwerpunkte: Mathematik & Statistik, Grundlagen des maschinellen Lernens, Deep Learning / Neuronale Netze, Vertiefung des maschinellen Lernens