Nach positiver Absolvierung der Lehrveranstaltung sind Studierende in der Lage:

• theoretische Arbeiten des maschinellen Lernens zu lesen, zu beschreiben, zu präsentieren, und kritisch zu diskutieren;
• verwandte Arbeiten zu recherchieren;
• die wesentlichen Inhalte und Ergebnisse eines Forschungsthemas für einen Vortrag zu extrahieren und zu strukturieren;
• ansprechende Vortragsfolien zu gestalten und ein Forschungsthema in einer Präsentation vorzustellen;
• die wesentlichen Inhalte und Ergebnisse des Themas in eigenen Worten in einer wissenschaftlichen Ausarbeitung zusammenzufassen;
• wissenschafltiche Texte kritisch zu begutachten;
• an gemeinsamen Forschungsdiskussionen aktiv teilzunehmen.

Das Seminar behandelt ausgewählte theoretische Aspekte maschineller Lernverfahren, wie zum Beispiel deren Berechnungskomplexität und lerntheoretische Fehlerschranken.

Die Studierenden lesen Originalliteratur und recherchieren verwandte Arbeiten. Sie erstellen Vortragsfolien, halten Vorträge und erhalten dazu formatives Feedback. Sie schreiben eine Seminarausarbeitung in LaTeX und lernen Methoden zur Literaturverwaltung kennen. Außerdem verfassen sie zwei wissenschaftliche Gutachten, für die sie auch formatives Feedback erhalten. Forschungsdiskussionen finden online mit Studierenden und ihren Betreuer*innen statt.

3ects -> 75h
8h Literatursuche und Themenauswahl
12h Vorbereitung und Teilnahme an Präsentationen
42h Recherche von aktueller Forschung zum eigenen Thema
13h Schreiben der wissenschaftlichen Ausarbeitung

Alle Kurstermine werden hybrid abgehalten (vorläufig). Die Studierenden dürfen entweder in unseren Bespruchungsraum kommen oder am Meeting per Zoom teilnehmen (Link wird bald zur Verfügung gestellt).

Die Abschlussnote bildet sich aus der Qualität

• der Vorträge,
• der eingereichten wissenschaftlichen Ausarbeitung (inkl. des Zwischenberichts) und
• der angefertigten wissenschaftlichen Gutachten.