Modulcode:	infMSemSafeML-01a
Englische Bezeichnung:	Master Seminar - Security and Machine Learning
Modulverantwortliche(r):	Prof. Dr. Dirk Nowotka
Turnus:	unregelmäßig (WS19/20 WS20/21 WS21/22 SS23)
Präsenzzeiten:	2S
ECTS:	5
Workload:	30 Std. Seminarteilnahme, 120 Std. Selbststudium
Dauer:	ein Semester
Modulkategorien:	MSc-Inf-Sem (MSc Inf (21)) Sem (MSc 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. Im Vergleich zu einem Bachelorseminar wird eine verstärkte Einbindung von sekundären Quellen erwartet, und es wird eine dementsprechend umfangreichere Ausarbeitung und Präsentation erwartet.

Lehrinhalte:

Gemäß jeweiliger Themenstellung.

Weitere Voraussetzungen:

Prüfungsleistung:

Seminausararbeitung und Präsentation.

Lehr- und Lernmethoden:

Verwendbarkeit:

Literatur:

Wechselt bei jeder Durchführung und wird den Studierenden individuell zur Verfügung gestellt.

Verweise:

Kommentar: