KI und Machine Learning in der Physik - Interaktive Studienpläne der TU Ilmenau

Elementare Programmiererfahrung, idealerweise mit
Python.

Absolventinnen und Absolventen kennen und verstehen
einerseits aktuelle Entwicklungen in KI und Machine
Learning (ML) in Naturwissenschaften und Technik, aber
auch andererseits den Einfluss, den die Physik auf die
Entwicklung von KI und ML hatte und hat.
Sie haben unter Anleitung Methoden der KI und des ML in
Übungen auf einfache Physik-relevante Problem angewandt.
Sie kennen Möglichkeiten, aber auch Grenzen von KI und
ML.
Sie können online-Ressourcen zur Arbeitsunterstützung und
Weiterbildung nutzen.
Sie haben durch Projektarbeit gelernt, ihre fachlichen und sachbezogenen Problemlösungen zu formulieren und methodisch fundiert zu begründen. Sie sind sich der Gefahren bewusst, wenn in der Physik bewährte KI und ML-Ansätze unkritisch auf beispielweise gesellschaftliche Fragestellungen übertragen werden.

In der Vorlesung werden Kenntnisse über klassische
Methoden des Maschinellen Lernens (ML), z. B. Support
Vector Machines, Random Forest etc. bis hin zu Deep Neural
Networks und modernen Graph Neural Networks vermittelt,
an konkreten Beispielen programmiert und in praktischen
Übungen vertieft. Schwerpunkte sind Physik-relevante
Themen, wie z.B. Verbindungen zur statistischen Physik, zu
dynamischen Systemen, zu Reservoir-Computing und ML-Kraftfeldernin der theoretischen Chemie und zur
Vorhersage von Materialeigenschaften in den Materialwissenschaften.

Beamer, Präsentationen etc.

Online-Buch zur Einführung (kostenlos):
http://neuralnetworksanddeeplearning.com/

Weitere Literatur in diesem schnell voranschreitenden
Gebiet wird via Moodle zur Verfügung gestellt und
aktualisiert.

Das Modul KI und Machine Learning in der Physik mit der Prüfungsnummer 240287 schließt mit folgenden Leistungen ab:

• alternative semesterbegleitende Prüfungsleistung mit einer Wichtung von 50% (Prüfungsnummer: 2400929)
• alternative semesterbegleitende Prüfungsleistung mit einer Wichtung von 50% (Prüfungsnummer: 2400930)

Details zum Abschluss Teilleistung 1: eigenständige Bearbeitung von Übungsaufgaben (i. d. R.
Erstellung kleiner Programme) und deren Präsentation
Details zum Abschluss Teilleistung 2: Eigenständige Bearbeitung eines umfangreicheren
Programmierprojekts und der schriftlichen oder mdl.
Präsentation des Designs und der Ergebnisse.

Prof. Dr. Christian Dreßler, Prof. Dr. Erich Runge sowie Mitarbeiter*innen der Fachgebiete 2421, 2426 und 2427

Dieses Modul enthält mindestens eine alternative semesterbegleitende Abschlussleistung. Bitte beachten Sie, dass diese in der Regel schon zu Beginn des Semesters, in dem diese angeboten wird, angemeldet werden muss. Über die Details und Zeiträume dazu werden Sie vom Lehrenden und/oder dem Prüfungsamt informiert. Fragen Sie gegebenenfalls unbedingt beim Lehrenden nach.

Das Modul KI und Machine Learning in der Physik mit der Prüfungsnummer 240287 schließt mit folgenden Leistungen ab:

• alternative semesterbegleitende Prüfungsleistung mit einer Wichtung von 50% (Prüfungsnummer: 2400929)
• alternative semesterbegleitende Prüfungsleistung mit einer Wichtung von 50% (Prüfungsnummer: 2400930)

Details zum Abschluss Teilleistung 1: eigenständige Bearbeitung von Übungsaufgaben (i. d. R.
Erstellung kleiner Programme) und deren Präsentation
Details zum Abschluss Teilleistung 2: Eigenständige Bearbeitung eines umfangreicheren
Programmierprojekts und der schriftlichen oder mdl.
Präsentation des Designs und der Ergebnisse.

Dieses Modul enthält mindestens eine alternative semesterbegleitende Abschlussleistung. Bitte beachten Sie, dass diese in der Regel schon zu Beginn des Semesters, in dem diese angeboten wird, angemeldet werden muss. Über die Details und Zeiträume dazu werden Sie vom Lehrenden und/oder dem Prüfungsamt informiert. Fragen Sie gegebenenfalls unbedingt beim Lehrenden nach.