Module 39-Inf-ML_ver1 Introduction to Machine Learning

Attention: This page shows a discontinued module offer.

Faculty

Person responsible for module

Regular cycle (beginning)

To be discontinued

Newer version of this module

Credit points and duration

5 Credit points

For information on the duration of the modul, refer to the courses of study in which the module is used.

Competencies

Die Studieren erwerben die Kompetenz, ein Lernproblem zu analysieren, zu formalisieren, ein geeignetes Verfahren auszuwählen und hinsichtlich seiner Leistungsfährigkeit zu beurteilen. In den Übungen wird das Gelernte vertieft und praktisch, auch in Form von Programmieraufgaben, angewendet.

The students gain competences to analyse, formalize and treat a learning problem with appropriate methods and to judge algorithms with respect to their suitability for a given problem. In exercises, methods are applied to concrete and practical application problems, partially in form of programming tasks.

Content of teaching

Grundlegende Prinzipien und Theorien des Maschinellen Lernens und die zugrundeliegenden mathematischen und statistischen Verfahren werden eingeführt sowie Lernprobleme formalisiert. Wichtige Konzepte and Verfahren werden behandelt, darunter Schätzverfahren, Bayes'sches Lernen und Lineare Ansätze. Weitere Themen sind grundlegende Begriffe wie etwa Training, Test und Validierung, Generalisierung, Overfitting, Modellauswahl, Regularisierung, Bias vs. Varianz.

The lecture introduces basic principles and theories of machine learning and formalizes learning problems. Fundamental mathematical and statistical methods are discussed and standard algorithms are presented including parameter estimation, Bayesian methods, linear approaches. Further topics are the basic notions of machine learning like training, test and validation, generalization, overfitting, model selection, regularization and the bias vs. variance dilemma.

Recommended previous knowledge

39-Inf-13 Grundlagen künstlicher Kognition

Knowledge as in the module 39-Inf-13

Necessary requirements

In den Masterstudiengängen "Data Science" und "BioMechatronik" gelten diese Voraussetzungen mit dem erfolgreichen Masterzugang als erbracht.

Vorausgesetzte Module:
39-Inf-1: Algorithmen und Datenstrukturen
24-M-INF1: Mathematik für Informatik I
24-M-INF2: Mathematik für Informatik II

Explanation regarding the elements of the module

Die Modul(teil)prüfung kann in einigen Studiengängen nach Wahl der Studierenden auch "unbenotet" erbracht werden. Vor Erbringung ist eine entsprechende Festlegung vorzunehmen, eine nachträgliche Änderung (benotet - unbenotet) ist ausgeschlossen. Wird diese Option gewählt, ist es nicht möglich, dieses Modul zu verwenden, um es in einen Studiengang einzubringen, in dem dieses Modul bei der Gesamtnotenberechnung berücksichtigt wird.

The (partial) examination of the module can be performed as "ungraded" in some study programs at the students choice. Before the examination a respective determination must be carried out, a later modification (graded - ungraded) is impossible. If the "ungraded" option is chosen, it is not possible to include this module in a study program where this module is deemed to enter the calculation of the overall grade.

Module structure: 0-1 bPr, 0-1 uPr 1

Courses

Grundlagen Maschinellen Lernens
Type tutorial (in connection with lecture/seminar)
Regular cycle WiSe
Workload5 30 h (15 + 15)
LP 1
Grundlagen Maschinellen Lernens
Type lecture
Regular cycle WiSe
Workload5 60 h (30 + 30)

Examinations

oral examination o. portfolio with final examination
Allocated examiner Teaching staff of the course Grundlagen Maschinellen Lernens (lecture)
Weighting without grades
Workload 60h
LP2 2

In einigen Studiengängen der Technischen Fakultät kann die Modulprüfung nach Wahl der Studierenden auch "unbenotet" erbracht werden (s. Erläuterungen zu den Modulelementen und die jeweilige FsB). Wird die unbenotete Option gewählt, ist es nicht möglich, dieses Modul zu verwenden, um es in einen Studiengang einzubringen, in dem dieses Modul bei der Gesamtnotenberechnung berücksichtigt wird.
Erläuterungen zu dieser Prüfung siehe unten (benotete Prüfungsvariante).

oral examination o. portfolio with final examination
Allocated examiner Teaching staff of the course Grundlagen Maschinellen Lernens (lecture)
Weighting 1
Workload 60h
LP2 2

Portfolio aus Übungsaufgaben, die veranstaltungsbegleitend und in der Regel wöchentlich gestellt werden, und Abschlussklausur (in der Regel 60 min) oder mündlicher Abschlussprüfung (in der Regel 15 min). Die Übungsaufgaben ergänzen und vertiefen den Inhalt der Vorlesung.
Nachweis einer ausreichenden Zahl korrekt gelöster Übungsaufgaben (in der Regel 50% der im Semester für das Lösen der Aufgaben erzielbaren Punkte).

Oder:
Mündliche Prüfung (15-25 min.) über den Inhalt von Vorlesung und Übungen.

Portfolio of homework assignments accompanying the lecture, usually given weekly, and final written exam (60 min) or oral exam (15 min). The assignments complement and deepen
the content of the lecture.
Proof of a sufficient amount of correctly solved assignments (usually 50% of the maximum total score in the semester). The final exam covers the content of the lecture and the assignments.

Or:
oral examamination (15-25 min.) about the contents of lecture and exercises

Further notices

Bisheriger Angebotsturnus war jedes Wintersemester.

The module is used in these degree programmes:

Degree programme Version Profile Recom­mended start 3 Duration Manda­tory option 4
Bioinformatics and Genome Research / Bachelor of Science [FsB vom 30.09.2016 mit Änderungen vom 15.09.2017, 02.05.2018, 01.07.2019 und 16.08.2021] Bachelor with One Core Subject (Academic) 5. one semester Compul­sory optional subject
Bioinformatics and Genome Research / Bachelor of Science [FsB vom 31.08.2012 mit Berichtigung vom 04.11.2013 und Änderungen vom 15.04.2013, 01.04.2014, 15.10.2014, 02.03.2015 und 01.12.2015] Bachelor with One Core Subject (Academic) 6. one semester Compul­sory optional subject
BioMechatronics / Master of Science [Studien- und Prüfungsordnung vom 22.12.2022] 1. o. 2. o. 3. one semester Compul­sory optional subject
Data Science / Master of Science [FsB vom 06.04.2018 mit Änderungen vom 01.07.2019, 02.03.2020 und 21.03.2023] Variante 1 1. one semester Obli­gation
Fundamentals of Cognitive Systems / Bachelor [FsB vom 04.06.2020] Minor Subject (Academic), 60 CPs 3. one semester Obli­gation
Informatics / Bachelor of Science [FsB vom 04.06.2020 mit Änderung vom 15.12.2021] Major Subject (Academic) Technical Informatics 5. one semester Compul­sory optional subject
Intelligent Systems / Master of Science [FsB vom 27.07.2018 mit Änderung vom 04.06.2020] 1. one semester Compul­sory optional subject
Intelligent Systems / Master of Science [FsB vom 17.12.2012 mit Änderungen vom 15.04.2013, 01.04.2014, 15.10.2014, 02.03.2015 und Berichtigung vom 17.11.2014] 2. one semester Compul­sory optional subject
Cognitive Informatics / Bachelor of Science [FsB vom 30.09.2016 mit Änderungen vom 15.09.2017, 02.05.2018, 01.07.2019 und 16.08.2021] Bachelor with One Core Subject (Academic) 3. one semester Obli­gation
Cognitive Informatics / Bachelor of Science [FsB vom 31.08.2012 mit Änderungen vom 15.04.2013, 01.04.2014, 15.10.2014, 02.03.2015, 17.08.2015 und Berichtigung vom 01.12.2015] Bachelor with One Core Subject (Academic) 6. one semester Compul­sory optional subject
Informatics for the Natural Sciences / Master of Science [FsB vom 30.09.2016 mit Berichtigung vom 10.01.2017 und Änderungen vom 15.09.2017, 02.05.2018, 04.06.2020 und 31.03.2023] 1. one semester Compul­sory optional subject
Informatics for the Natural Sciences / Master of Science [FsB vom 17.12.2012 mit Änderungen vom 15.04.2013, 01.04.2014, 15.10.2014, 02.03.2015, 01.12.2015 und Berichtigungen vom 01.04.2014, 17.11.2014 und 12.07.2017] 2. one semester Compul­sory optional subject

Automatic check for completeness

The system can perform an automatic check for completeness for this module.


Legend

1
The module structure displays the required number of study requirements and examinations.
2
LP is the short form for credit points.
3
The figures in this column are the specialist semesters in which it is recommended to start the module. Depending on the individual study schedule, entirely different courses of study are possible and advisable.
4
Explanations on mandatory option: "Obligation" means: This module is mandatory for the course of the studies; "Optional obligation" means: This module belongs to a number of modules available for selection under certain circumstances. This is more precisely regulated by the "Subject-related regulations" (see navigation).
5
Workload (contact time + self-study)
SL
Study requirement
Pr
Examination
bPr
Number of examinations with grades
uPr
Number of examinations without grades
Diese Leistung kann gemeldet und verbucht werden.

Sidebar

Elements of the module

Courses

Examinations

Programme of lectures (eKVV)

Programme of lectures (eKVV)

Show lists of modules

Bioinformatics and Genome Research / Bachelor of Science: Bachelor with One Core Subject (Academic) [FsB vom 30.09.2016 mit Änderungen vom 15.09.2017, 02.05.2018, 01.07.2019 und 16.08.2021]

Bioinformatics and Genome Research / Bachelor of Science: Bachelor with One Core Subject (Academic) [FsB vom 31.08.2012 mit Berichtigung vom 04.11.2013 und Änderungen vom 15.04.2013, 01.04.2014, 15.10.2014, 02.03.2015 und 01.12.2015]

BioMechatronics / Master of Science

Data Science / Master of Science // Variante 1

Fundamentals of Cognitive Systems / Bachelor: Minor Subject (Academic), 60 CPs [FsB vom 04.06.2020]

Informatics / Bachelor of Science: Major Subject (Academic) // Technical Informatics [FsB vom 04.06.2020 mit Änderung vom 15.12.2021]

Intelligent Systems / Master of Science [FsB vom 27.07.2018 mit Änderung vom 04.06.2020]

Intelligent Systems / Master of Science [FsB vom 17.12.2012 mit Änderungen vom 15.04.2013, 01.04.2014, 15.10.2014, 02.03.2015 und Berichtigung vom 17.11.2014]

Cognitive Informatics / Bachelor of Science: Bachelor with One Core Subject (Academic) [FsB vom 30.09.2016 mit Änderungen vom 15.09.2017, 02.05.2018, 01.07.2019 und 16.08.2021]

Cognitive Informatics / Bachelor of Science: Bachelor with One Core Subject (Academic) [FsB vom 31.08.2012 mit Änderungen vom 15.04.2013, 01.04.2014, 15.10.2014, 02.03.2015, 17.08.2015 und Berichtigung vom 01.12.2015]

Informatics for the Natural Sciences / Master of Science

Informatics for the Natural Sciences / Master of Science [FsB vom 17.12.2012 mit Änderungen vom 15.04.2013, 01.04.2014, 15.10.2014, 02.03.2015, 01.12.2015 und Berichtigungen vom 01.04.2014, 17.11.2014 und 12.07.2017]