== Matlab Programmierung für Maschinelles Lernen und Datenanalyse ==

 || '''Termin:''' || Mo, 08.05.17, Di, 09.05.17, Mo, 15.05.17 ||
 || '''Klausur:'''|| Di, 30.05.17 ||
 || '''Raum:'''   || MAR 6.001 ||
 || '''Dozentin:''' ||  [[mailto:stephanie.brandl@tu-berlin.de | Stephanie Brandl]]||

Das Ziel dieses Kurses ist es, allgemeine Grundlagen im Umgang und der Programmierung von Matlab zu vermitteln. Simulink wird nicht behandelt. Die Inhalte des Kurses sind geringfügig auf Anwendungen im Maschinellen Lernen zugeschnitten. Statistische Methoden zur Datenanalyse werden nicht unterrichtet.

Grundlegende Kenntnisse in einer andere Programmiersprache werden vorausgesetzt. Das bedeutet, Konzepte wie 
  * Variablen und Datentypen; 
  * Kontrollstrukturen (if, for, while, switch); 
  * Definition und Aufruf eigener Funktionen; 
  * Debugging; und der 
  * Umgang mit der (UNIX) Kommandozeile
sollten geläufig sein. In diesem Kurs geht es darum, sich die programmiersprachen-spezifischer Funktionalität anhand der Dokumentation teilweise eigenständig zu erarbeiten. Da die Dokumentation von Matlab auf Englisch ist, werden ausreichende Englischkenntnisse benötigt. 

Ein Lernziel des Kurses ist es, die von Matlab zur Verfügung gestellten Matrixoperationen zum Programmieren und Bearbeiten von Datensätzen zu verwenden. Daher sollten die Teilnehmer:innen das Rechnen mit Matrizen und Vektoren beherrschen. Für das Implementieren von Zufallsexperimenten sind außerdem grundlegende Konzepte der Wahrscheinlichkeitsrechnung wichtig. 

Wir freuen uns über Teilnehmer:innen aller Fachrichtungen. Da dieser Kurs im Rahmen des Masterstudiengangs Informatik angeboten wird, müssen Teilnehmer:innen mit geringer Programmiererfahrung oder wenig Kenntnissen der Matrixrechnung mit einem erhöhten Zeitaufwand rechnen. 

Matlab kann über die Windows Rechner benutzt werden.  '''Für die Nutzung von Matlab auf unseren Rechnern wird ein TUBIT-Account benötigt.''' Falls ihr noch keinen Account habt, schreibt mir bitte eine e-mail an stephanie.brandl@tu-berlin.de mit vollständigem Namen (so wie er auf dem Ausweis steht) und Geburtsdatum. 

Die Abgabe der Hausaufgaben erfolgt via [[https://isis.tu-berlin.de/course/view.php?id=6797 | ISIS]]. Das ISIS Passwort wird zu Kursbeginn bekannt gegeben.  

=== Ablauf ===

Es besteht keine Anwesenheitspflicht. Der ungefähre Ablauf ist wie folgt: 

|| 10:00 – 11:00 Uhr || Einführung und Demonstration (zum Mittippen) ||
|| 11:00 – 13:00 Uhr || Gemeinsame Bearbeitung der Übungsaufgaben ||
|| 14:30 Uhr || Ausgabe und ggf. Besprechung der Musterlösungen ||
|| 14:30 – 17:00 Uhr || Bearbeitung der Hausaufgaben ||

Abgabeschluss für die Hausaufgaben ist 10:00 Uhr am folgenden Tag. Wir werden folgende Themen behandeln:
 * Grundlagen Matlab, Lineare Algebra 

 * Grafik, Zufallszahlen 

 * Mehr Grafik, Datenimport, Umgang mit Strings

=== Matlab ===

Einen kurzen Überblick über Matlab gibt es zum Beispiel hier: 

 * [[http://www.uni-ulm.de/fileadmin/website_uni_ulm/mawi.inst.070/ws13_14/NumLA/einfuehrung_01.pdf ]] 
 * [[http://www.physik3.gwdg.de/~engster/matlab_tut.pdf ]]

Weiterführende Links auf Matlab Tutorials finden sich auf der Seite der Firma [[ https://www.mathworks.de/academia/student_center/tutorials/launchpad.html | MathWorks]]. 

=== Anrechenbarkeit ===

Der Kurs ist Wahlpflichtbestandteil des Moduls Maschinelles Lernen I (M.Sc. Informatik). (Das Master-Modul "Maschinelles Lernen 1" wird im Wintersemester angeboten und lässt sich auf Antrag in den Bachelor Informatik einbringen).

'''Eine Anmeldung für den Kurs ist nicht erforderlich''', Studierende aller Fachrichtungen und Universitäten sind willkommen. Grundlage für den benoteten Leistungsnachweis (2 SWS bzw. 3 LP) ist die Klausur (90 Minuten), auf Wunsch stellen wir bei bestandener Klausur auch einen unbenoteten Leistungsnachweis aus. Matlab und sämtliche Aufzeichnungen dürfen in der Klausur verwendet werden. Voraussetzung für die Teilnahme an der Klausur ist das Erreichen von mindestens der Hälfte aller möglichen Punkte in den Hausaufgaben, die Ergebnisse in den Übungsaufgaben gehen nicht in die Note ein. Die Hausaufgaben sind nicht als Gruppenarbeit anzufertigen. 

TU Studierende, die den Kurs als freie Wahl in ihr Studium einbringen möchten, müssen in der Regel die Modulprüfung bei ihrem Prüfungsamt anmelden, ansonsten kann es bei der Anrechnung beim Prüfungsamt später Probleme geben.