Kausales Maschinelles Lernen Hackathon
29. November - 1. Dezember 2024
Melden Sie sich bis zum 27. November, 12 Uhr MEZ an, um Ihren Platz zu sichern!
at 09:00
Dieser dreitägige Hackathon für kausales maschinelles Lernen bietet eine einmalige Gelegenheit, reale Herausforderungen mit Hilfe von fortschrittlicher Analytik und kausalen maschinellen Lerntechniken für einen führenden Global Player im Automobilsektor zu bewältigen: BMW. Während der dreitägigen Veranstaltung haben Sie die Möglichkeit, mit BMW-Experten und Constructor University-Dozenten (unterstützt durch "INDEED - Data Driven Collaborative Decision Making in Complex Industrial Systems") zusammenzuarbeiten, die Ihnen bei jedem Schritt zur Seite stehen, um Ihnen Anleitung und Feedback zu geben. Verpassen Sie nicht diese unglaubliche Chance, praktische Erfahrungen zu sammeln, Ihre Fähigkeiten zu erweitern, Kontakte zu Branchenführern zu knüpfen und den Hauptpreis mit nach Hause zu nehmen!
Wer sollte sich bewerben? Wir suchen in erster Linie Studenten*innen mit Erfahrung in Computer Science und Programmierung, aber Studenten*innen aller Fachrichtungen sind willkommen und werden zur Teilnahme ermutigt. Wir empfehlen gute Kenntnisse in den folgenden Bereichen:
- Maschinelles Lernen
- Gute Kenntnisse in Python und/oder R
- Angular und/oder Streamlit für die Datenvisualisierung
- Datenwissenschaft und fortgeschrittene Analytik
Zusätzliche Kenntnisse in kausalem maschinellem Lernen oder kausaler Inferenz sind ein Bonus!
Die Teilnehmer können wählen, ob sie einzeln oder in Teams von bis zu 4 Mitgliedern arbeiten möchten. Sie können Ihr Team nach Belieben zusammenstellen; es findet keine Vorauswahl statt.
- Die Gewinner erhalten die Möglichkeit eines direkten Vorstellungsgesprächs für ein Praktikum bei BMW - unter Umgehung der technischen Runde - sowie ein persönliches Empfehlungsschreiben mit BMW Briefkopf.
- Das Gewinnerteam wird auf den offiziellen Social-Media-Plattformen der BMW Group, einschließlich LinkedIn und Facebook, mit einer Gesamtreichweite von über 3 Millionen Followern vorgestellt. Dies ist eine fantastische Gelegenheit für mehr Sichtbarkeit und berufliche Anerkennung.
- Die 3 besten Teams erhalten außerdem exklusive Markenartikel!
Im Moment sind keine Plätze mehr frei. Bleiben Sie dran, falls weitere Tickets freigegeben werden!
| Zeit | Tag 1 Freitag, 29. November | Tag 2 Samstag, 30. November | Tag 3 Sonntag, 1. Dezember | Tag 4 Montag, 2. Dezember |
|---|---|---|---|---|
| Ab 8:30 Uhr | Anmeldung | Arbeitstag | Arbeitstag und Einreichung | Benotung und Überprüfung |
| 9:00 Uhr - 10:00 Uhr | Begrüßung und Einführung | |||
| 10:00 Uhr - 11:00 Uhr | Problemerläuterung und Datenübersicht | |||
| 11:00 Uhr - 14:00 Uhr | Hackathon Kickoff - Daten- und Aufgabenverteilung auf GitHub | |||
| 14:00 Uhr - 17:00 Uhr | ||||
| 17:00 Uhr - 18:30 Uhr | Preisverleihung, Fotoshooting & Interview mit dem Gewinnerteam |
Für die Teilnahme benötigen Sie Folgendes:
- Hardware: Sie müssen Ihren Laptop mitbringen - vergessen Sie Ihr Ladegerät nicht!
- Gehirnschmalz: Für Getränke wird gesorgt. Aber bitte bringen Sie Ihre eigenen Mahlzeiten und/oder Snacks mit, um während der Veranstaltung bei Kräften zu bleiben.
- Jedes Team wird am ersten Tag eine obligatorische Sitzung von 10-15 Minuten mit BMW-Experten haben.
- Zusätzliche Unterstützung gibt es am Stand von Causal Machine Learning, der vom BMW-Team und der Indeed Workgroup betreut wird.
- Die Student*innen können auch außerhalb der regulären Arbeitszeiten arbeiten, wobei die Experten während der Arbeitszeiten auf dem Campus zur Verfügung stehen.
Von den Teams wird erwartet, dass sie bis zum Ende des Hackathons die folgenden Unterlagen einreichen:
- Werkzeug: Eine klare Visualisierung der Problemlösung mit dem Schwerpunkt auf der Erklärbarkeit.
- Qualität des Modells: Erläuterung und Ergebnisse des angewandten maschinellen Lernmodells.
- Vorhersagende Analytik: Empfehlungen auf der Grundlage der Ergebnisse des Modells.
- Out-of-the-Box-Denken: Einzigartige, innovative Ansätze, die auf das Problem angewendet werden.
Jedes Team muss seine Ergebnisse, sein Präsentationsvideo sowie die oben genannten Leistungen bis 23.00 Uhr an Tag 3 einreichen. Die Präsentationsvideos sollten nicht länger als 5 Minuten pro Team sein.
Haben Sie Fragen? Kontaktieren Sie uns unter events@constructor.university