| Wochentag | Uhrzeit | Ort |
| Dienstag | 16:15 - 17:45 Uhr | OH12 Raum 1.056 |
In der Zeit von großen Datenvolumen, die in vielen Dimensionen und hohen Dimensionen aufgezeichnet werden, können die relevanten Informationen nur mit Methoden des maschinellen Lernens hinreichend schnell und ressourcenschonend extrahiert werden. Ist Data Science einfach maschinelles Lernen für (Natur-)Wissenschaften? Was können Daten über (Natur-)Phänomene aussagen? Was bedeuten aus Daten gelernte Modelle und wie können sie interpretiert werden? Dazu gehen wir historisch vor und analysieren wissenschaftstheoretische Ansätze, um herauszuarbeiten ob und wie sich unser Verständnis qualitativ der Natur durch den Einsatz von datenwissenschaftlichen Methoden verändert. Betrachtet werden die möglichen Wege zur Schlussfolgerung von Experimenten zu naturwissenschaftlichen Modellen bzw. Theorien. Das Seminar findet in Kooperation zwischen den Fakultäten für Informatik und Physik statt.
Erwartet wird ein eigenständiges Referat über einen wissenschaftstheoretischen Ansatz. Die Vergabe der Themen erfolgt am Freitag, 8.2.2019 um 10:15 in Raum 4.013 der OH12.
Die Literatur steht zum Download im Moodle bereit.