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56906-01 - Seminar: Einführung in Machine Learning 3 KP

Semester Frühjahrsemester 2020
Angebotsmuster einmalig
Dozierende Gerhard Lauer (gerhard.lauer@unibas.ch, BeurteilerIn)
Inhalt Machine Learning (ML) is a subset of artificial intelligence and a powerful tool to understand data, even predicting data. The seminar is an introduction to basic concepts and application of ML for research issues in the humanities and social sciences.
Lernziele The objective is to learn how to run machine learning for research in social sciences and humanities. Students will read and discuss basic papers in the field of ML in class, take part in hands-on sessions to practice ML, and write a research report in which they demonstrate their knowledge of ML.

 

Anmeldung zur Lehrveranstaltung Belegen
Unterrichtssprache Englisch
Einsatz digitaler Medien kein spezifischer Einsatz

 

Intervall wöchentlich
Datum 25.02.2020 – 26.05.2020
Zeit Dienstag, 10.15-12.00 Kollegienhaus, Seminarraum 106
Datum Zeit Raum
Dienstag 25.02.2020 10.15-12.00 Uhr Kollegienhaus, Seminarraum 106
Dienstag 03.03.2020 10.15-12.00 Uhr Fasnachtsferien
Dienstag 10.03.2020 10.15-12.00 Uhr Kollegienhaus, Seminarraum 106
Dienstag 17.03.2020 10.15-12.00 Uhr Kollegienhaus, Seminarraum 106
Dienstag 24.03.2020 10.15-12.00 Uhr Kollegienhaus, Seminarraum 106
Dienstag 31.03.2020 10.15-12.00 Uhr Kollegienhaus, Seminarraum 106
Dienstag 07.04.2020 10.15-12.00 Uhr Kollegienhaus, Seminarraum 106
Dienstag 14.04.2020 10.15-12.00 Uhr Kollegienhaus, Seminarraum 106
Dienstag 21.04.2020 10.15-12.00 Uhr Kollegienhaus, Seminarraum 106
Dienstag 28.04.2020 10.15-12.00 Uhr Kollegienhaus, Seminarraum 106
Dienstag 05.05.2020 10.15-12.00 Uhr Kollegienhaus, Seminarraum 106
Dienstag 12.05.2020 10.15-12.00 Uhr Kollegienhaus, Seminarraum 106
Dienstag 19.05.2020 10.15-12.00 Uhr Kollegienhaus, Seminarraum 106
Dienstag 26.05.2020 10.15-12.00 Uhr Kollegienhaus, Seminarraum 106
Module Modul: Digital Humanities, Culture and Society (Master Studienfach Digital Humanities)
Leistungsüberprüfung Lehrveranst.-begleitend
Hinweise zur Leistungsüberprüfung Portfolio Students will write a research report in which they introduce a question of their choice, which they attempt to answer using machine learning.
This report will be assessed as either a pass or a fail.
An-/Abmeldung zur Leistungsüberprüfung Anmelden: Belegen; Abmelden: nicht erforderlich
Wiederholungsprüfung keine Wiederholungsprüfung
Skala Pass / Fail
Wiederholtes Belegen nicht wiederholbar
Zuständige Fakultät Philosophisch-Historische Fakultät, studadmin-philhist@unibas.ch
Anbietende Organisationseinheit Digital Humanities Lab

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