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Programm

mit Theorieanteilen im Hörsaal K218
und praktischen Anteilen im Raum K240

Montag 23.9.2019


 

09:00h Einführung in das Maschinelle Lernen 1 (Prof. Dr. Hans Kiesl, OTH Regensburg)
Overfit/Underfit, Regressionsanalyse
10:30h Kaffeepause
11:00h Einführung in das Maschinelle Lernen 2 (Prof. Dr. Hans Kiesl, OTH Regensburg)
Support Vector Machines (SVMs)
12:30h Mittagspause
13:30h Support Vector Machines (Prof. Dr. Thomas Wölfl, OTH Regensburg)
Praxisanwendungen
15:00h Pause
15:30h Einführung in die Orange Canvas (Prof. Dr. Thomas Wölfl, OTH Regensburg)
Machine Learning Toolbox
17:00h Ende

Dienstag 24.9.2019


 

09:00h Analyse von Zeitreihendaten (Prof. Dr. Christoph Skornia, OTH Regensburg)
10:30h Kaffeepause
11:00h Splunk Plattform und Anwendungsfälle in der Industrie (Alexander Pilger, Firma Splunk)
12:30h Mittagspause
13:30h Einführung und Hands-on zum Splunk Maschine-Learning Toolkit (Philipp Drieger, Firma Splunk)
15:00h Pause
15:30h Einführung und Hands-on zum Splunk Maschine-Learning Toolkit (Philipp Drieger, Firma Splunk)
17:00h Ende

Mittwoch 25.9.2019


 

09:00h Neuronale Netze und Deep Learning (Prof. Dr. Christoph Palm, OTH Regensburg)
10:30h Kaffeepause
11:00h Convolutional Neural Nets (Prof. Dr. Christoph Palm, OTH Regensburg)
12:30h Mittagspause
13:30h Anwendung Neuronaler Netze 1  (Robert Mendel, Labor ReMIC, OTH Regensburg)
PyTorch mit einem Beispiel aus der Med. Bildverarbeitung
15:00h Pause
15:30h Anwendung Neuronaler Netze 2  (Robert Mendel, Labor ReMIC, OTH Regensburg)
PyTorch mit einem Beispiel aus der Med. Bildverarbeitung
17:00h Ende