| Zuletzt geändert: | 20.12.2024 / Özkan |
| EDV-Nr: | 182551a |
| Studiengänge: |
Wirtschaftsingenieurwesen Medien (Bachelor), Prüfungsleistung im Modul Data Analytics in Media
in Semester
4 6 7
Häufigkeit: unregelmäßig |
| Dozent: | |
| Link zur Veranstaltung / zum E-Learning-Kurs: | https://moodle.hdm-stuttgart.de/course/view.php?id=17802 |
| Sprache: | Deutsch |
| Art: | - |
| Umfang: | 4 SWS |
| ECTS-Punkte: | 5 |
| Prüfungsform: | |
| Beschreibung: |
An wen richtet sich dieser Kurs?
Dieser Kurs richtet sich an Studierende im Medienunfeld (vorwiegend Nicht-Informatiker), die sich für die Schnittstelle zwischen Datenanalyse, Machine Learning und Medien interessieren. Voraussetzung sind Grundkenntnisse der Programmierung in JavaScript (SE1 bestanden) Warum ist dieser Kurs wichtig?In der heutigen Medienlandschaft spielen Daten eine zentrale Rolle. Die Fähigkeit, aus großen Mengen unstrukturierter Informationen wertvolle Einblicke zu gewinnen, ist entscheidend für den Erfolg von Medienunternehmen. Machine Learning (ML), ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz, hat das Potenzial, diese Daten effizient nutzbar zu machen. Von der Personalisierung von Inhalten über die Optimierung von Werbekampagnen bis hin zur Vorhersage von Nutzertrends - die Anwendungsmöglichkeiten sind vielfältig. Dieser Kurs bietet eine Einführung in die Grundlagen des Machine Learnings mit einem speziellen Fokus auf Klassifikation und Regression, zwei der grundlegendsten Techniken in diesem Bereich, und deren Anwendung in der Medienbranche. Inhalte: Der Kurs gliedert sich in mehrere Abschnitte, die theoretische Grundlagen mit praktischen Übungen kombinieren. Die Teilnehmer lernen, wie sie Daten vorbereiten und verschiedene ML-Modelle trainieren. Für die Umsetzung der praktischen Übungen verwenden wir JavaScript sowie die Bibliothek ml5.js, die in Verbindung mit p5.js eine der einfachsten Bibliotheken für Machine Learning und deren Visualisierung im Web darstellt. (basierend auf Tensorflow)
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Termine
Das Innovationsforum BioGamesLab ist ein Projekt des Fraunhofer Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA in Kooperation mit der Hochschule der Medien. Es wird vom Bundesministerium für Bildung und Forschung als Teil der Förderinitiative "Innovationsforen Mittelstand" gefördert.
