Modulcode:	infBSemSafeML-01a
Englische Bezeichnung:	Security and Machine Learning
Modulverantwortliche(r):	Prof. Dr. Dirk Nowotka
Turnus:	unregelmäßig (WS19/20 WS20/21 WS21/22)
Präsenzzeiten:	2S
ECTS:	4
Workload:	120 Std.
Dauer:	ein Semester
Modulkategorien:	Sem (BSc Inf (15))
Lehrsprache:	Deutsch
Voraussetzungen:

Kurzfassung:

Die Technik des Maschinellen Lernens ist ein geläufiges Mittel zur Lösung von anspruchsvollen Regelungs-, Klassifikations- und Optimierungsaufgaben. Die Güte der erzeugten Modelle ist allerdings nicht leicht zu beurteilen. Wir beschäftigen uns daher in diesem Seminar mit Arbeiten zur Sicherheit und Robustheit von ML basierten Systemen.

Lernziele:

Die Studierenden erlernen die eigenständige Erarbeitung eines aktuellen Forschungsthemas. Weiterhin wird das wissenschaftliche Schreiben und Präsentieren geübt.

Lehrinhalte:

Gemäß jeweiliger Themenstellung.

Weitere Voraussetzungen:

Prüfungsleistung:

Seminararbeit und Abschlusspräsentation.

Lehr- und Lernmethoden:

Verwendbarkeit:

Literatur:

Verweise:

Kommentar: