Machine Learning in Physics
Dozent:innen: Dr. Kristof SchmiedenKurzname: 08.128.614
Kurs-Nr.: 08.128.614
Kurstyp: Vorlesung
Voraussetzungen / Organisatorisches
Es werden keine Vorraussetzungen zur Teilnahme an der Vorlesung verlangt.Alle Programmierbeispiele werden Python benutzten und können als Jupyter notebook oder auf Googels CoLab ausgeführt werden. Daher sind Grundkenntnisse in Python empfehlenswert.
Empfohlene Literatur
Buch empfehlung: Martin Erdmann, Deep learning for physics researchhttps://hds.hebis.de/ubmz/Record/HEB487091906
Inhalt
Die Grundlagen des Maschinellen Lernens werden zu Beginn knapp besprochen.Der Fokus liegt auf der praktischen Anwendung von ML Tools zum Bau von Klassifikatoren und Regressionen sowie der Anwendung von generativen Algorithmen. Dazu werden wir viele Beispiele mit Hilfe von Python & Keras erstellen und die Grenzen dieser erarbeiten. Als Beispiele werden neben Daten aus der Teilchenphysik einige Standard Datensätze zur Entwicklung von ML tools verwendet. Ein tieferes Verständnis der physikalisches Prozesse ist jedoch nicht nötig um der Vorlesung zu folgen.
In der Vorlesung sollten Sie u.a. lernen:
- Wann ist ein ML Klassifikator sinnvoll
- Wie wird ein ML Klassifikator mit modernen Bausteinen implementiert?
- Wie kann man sich Sicher sein das das Training robust ist (Stichwort overtraining)
- Wie lassen sich Unsicherheiten auf einen ML Klassifikator bestimmen?
- Wie kann ein Klassifikator optimiert werden
- Generative Netzwerke und Anwendung in Physik Simulation- Adversarial Learning (GANs)
Am Ende der Vorlesung wird noch Zeit für ein weiteres Thema Ihrer Wahl bleiben, z.B. Explorative Algorithmen, Boosted decision trees, ...
Termine
| Datum (Wochentag) | Zeit | Ort |
|---|---|---|
| 26.10.2023 (Donnerstag) | 16:15 - 17:45 | 01 231 Seminarraum E 2413 - Neubau Physik/Mathematik |
| 02.11.2023 (Donnerstag) | 16:15 - 17:45 | 01 231 Seminarraum E 2413 - Neubau Physik/Mathematik |
| 09.11.2023 (Donnerstag) | 16:15 - 17:45 | 01 231 Seminarraum E 2413 - Neubau Physik/Mathematik |
| 16.11.2023 (Donnerstag) | 16:15 - 17:45 | 01 231 Seminarraum E 2413 - Neubau Physik/Mathematik |
| 23.11.2023 (Donnerstag) | 16:15 - 17:45 | 01 231 Seminarraum E 2413 - Neubau Physik/Mathematik |
| 30.11.2023 (Donnerstag) | 16:15 - 17:45 | 01 231 Seminarraum E 2413 - Neubau Physik/Mathematik |
| 07.12.2023 (Donnerstag) | 16:15 - 17:45 | 01 231 Seminarraum E 2413 - Neubau Physik/Mathematik |
| 14.12.2023 (Donnerstag) | 16:15 - 17:45 | 01 231 Seminarraum E 2413 - Neubau Physik/Mathematik |
| 21.12.2023 (Donnerstag) | 16:15 - 17:45 | 01 231 Seminarraum E 2413 - Neubau Physik/Mathematik |
| 11.01.2024 (Donnerstag) | 16:15 - 17:45 | 01 231 Seminarraum E 2413 - Neubau Physik/Mathematik |
| 18.01.2024 (Donnerstag) | 16:15 - 17:45 | 01 231 Seminarraum E 2413 - Neubau Physik/Mathematik |
| 25.01.2024 (Donnerstag) | 16:15 - 17:45 | 01 231 Seminarraum E 2413 - Neubau Physik/Mathematik |
| 01.02.2024 (Donnerstag) | 16:15 - 17:45 | 01 231 Seminarraum E 2413 - Neubau Physik/Mathematik |
| 08.02.2024 (Donnerstag) | 16:15 - 17:45 | 01 231 Seminarraum E 2413 - Neubau Physik/Mathematik |