Markov Chain Monte Carlo (MCMC) beschreibt eine Reihe von Algorithmen mit denen zufällige Zahlen erzeugt werden können. Diese haben vielfältige Anwendungen, z.B. in der Bayesianischen Modellierung, zur Berechnung von komplexen Integralen oder im Reinforcement Learning.

In diesem Workshop wollen wir euch die wichtigsten MCMC Algorithmen beibringen. Wir starten mit den Grundlagen und behandeln zum Ende hin State of the Art Algorithmen, die ihr so in eurem nächsten Projekt benutzen könnt. Schwerpunkt liegt auf der Intuition hinter den Algorithmen und nicht den mathematischen Grundlagen. Nach dem Vortrag werdet ihr im Rahmen einer Data-Challenge das Gelernte direkt in Python und TensorFlow ausprobieren. Für das Team mit dem stärksten Modell gibt es einen Preis.