Vorlesung Machine Learning for Energy Application

31.05.2023

José Portela Gonzále, Associate Professor an der Universidad Pontificia Comillas, hält eine Vorlesung zum Thema "Machine Learning for Energy Application".

José Portela studierte an der Universidad Pontificia Comillas, wo er den Abschluss als Wirtschaftsingenieur (Hauptfach Elektronik) erhielt. 2011 trat er als wissenschaftlicher Mitarbeiter dem Institute for Research in Technology (IIT) bei und promovierte 2017. Derzeit ist er Dozent für Maschinelles Lernen an der Wirtschaftswissenschaftlichen Fakultät (ICADE) und der School of Engineering (ICAI) an der Universidad Pontificia Comillas. Außerdem arbeitet er an Forschungsprojekten innerhalb des IIT mit.

Zu seinen Interessengebieten gehören Zeitreihen-Prognosemodelle, funktionale Datenanalyse und neuronale Netze, und er hat mehrere Artikel in internationalen Fachzeitschriften und Konferenzberichten zu diesen Themen veröffentlicht.

Im Mai/Juni 2023 ist Herr José Portela zu Gast am IEE und wird während seiner Zeit am Institut die Vorlesung "Selected Topics of Electricity Economics and Energy Innovation (Machine Learning for Energy Application)" abhalten. Die Vorlesung zielt darauf ab, Studierenden in die Verwendung von Datenanalysetechniken unter Verwendung der R-Programmierumgebung einzuführen. Der Kurs behandelt die relevantesten Techniken des maschinellen Lernens für Klassifizierungs-, Regressions- und unbeaufsichtigte Lernprobleme. Ziel dieses Kurses ist es, den Studierenden ein grundlegendes Verständnis und praktische Erfahrungen zu vermitteln, wie man Wissen aus einem scheinbar unstrukturierten Datensatz extrahiert.
Am Ende des Kurses werden die Studierenden:

• Verstehen Sie die Grundprinzipien des maschinellen Lernens.
• Praktische Erfahrung mit den relevantesten Machine-Learning-Algorithmen haben.
• über wohlgeformte Kriterien zur Auswahl der am besten geeigneten Techniken für eine bestimmte Anwendung verfügen.