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University of Pisa Summer - Winter Schools & Foundation Course Summer School Einführung in das maschinelle Lernen in den Geowissenschaften
University of Pisa Summer - Winter Schools & Foundation Course

Summer School Einführung in das maschinelle Lernen in den Geowissenschaften

5 Days

Englisch

Vollzeit

01 May 2025

30 Jun 2025

EUR 500

Fernunterricht, Auf dem Campus

Einführung

Viele Anwendungen, die noch vor wenigen Jahren ohne jegliche menschliche Interaktion als unmöglich galten, werden heute autonom von immer leistungsfähigeren Maschinen und ausgeklügelten Algorithmen ausgeführt. Gefüttert von einer enormen Menge verfügbarer Daten können maschinelle Lernalgorithmen lernen, ohne explizit programmiert zu werden, komplexe Aufgaben wie Sprach-, Gesichts- und Objekterkennung zu lösen oder die besten menschlichen Spieler beim uralten Go-Spiel zu spielen und sogar zu besiegen.

Maschinelles Lernen wird zu einer wesentlichen Fähigkeit in vielen datenintensiven wissenschaftlichen Bereichen, einschließlich geowissenschaftlicher Disziplinen.

In vielen Bereichen der Geowissenschaften wachsen Datensätze in Größe und Vielfalt außergewöhnlich schnell, was den Bedarf an neuen Datenverarbeitungs- und Assimilationstechniken unterstreicht, die in der Lage sind, die Informationen aus dieser Datenexplosion zu nutzen. Techniken des maschinellen Lernens haben das Potenzial, den Stand der Technik von Datenanalyseverfahren voranzutreiben, die in verschiedenen Bereichen der Geowissenschaften verwendet werden. In diesem Zusammenhang schlagen wir eine Sommerschule vor, die sich auf die Verwendung von Techniken des maschinellen Lernens für geophysikalische, geologische und Umweltdaten konzentriert.

Die Schule behandelt die unten aufgeführten Themen. Jedes Thema wird von spezifischen praktischen Sitzungen begleitet, die sich auf die Lösung allgemeiner geophysikalischer, geologischer und umweltbezogener Probleme konzentrieren.

Ziel

Ziel dieser Sommerschule ist es, einen Überblick über die wichtigsten Methoden des maschinellen Lernens und ihre Anwendung auf geophysikalische, geologische und Umweltdaten zu geben und dabei einen eher praktischen Charakter zu bewahren.

Nach dem Kurs ist der Student in der Lage, grundlegende Techniken des maschinellen Lernens anzuwenden, die in den Geowissenschaften angewendet werden. Der Student lernt zu erkennen, welche ML-Methode besser geeignet ist als andere für die Analyse eines bestimmten Datensatzes und die Leistungsfähigkeit der verwendeten Modelle zu bewerten. Nach dem Kurs hat der Student auch einen Überblick über die wichtigsten Bibliotheken für maschinelles Lernen (insbesondere SciKit-Learn, Tensorflow und Keras).

ProgrammintensitätECTS
Vollzeit3
ZeitraumBewerbungsschluss
3. - 7. Juli 20231. April 2023
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Ideale Studenten

Admissions

Studiengebühren für das Programm

Lehrplan

English Language Requirements

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