The lecture will introduce basic techniques in machine learning, in particular probability based methods. It starts by (re)-introducing regression in a Bayesian framework as maximum likelihood and maximum a posteriori estimationand proceeds by regarding parameter estimation as a probabilistic process. It introduces concept learning and some of its most popular and widespread applications, e.g. classifaction of data given in form of list of attributes and decision trees. Further topics are the general Expectation-Maximisation, in particular to optimize Gaussian mixture models
and Radial Basis Function networks.
Good knowledge of mathematics as taught in the first semesters is indispensible. Basic knowledge of probablities is required. Participation in the previous lecture "Introduction to Neural Networks" is helpful, but not required.
The lecture is part of the international track and will be given in English.
There will be lecture notes available.
Rhythmus | Tag | Uhrzeit | Format / Ort | Zeitraum |
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Modul | Veranstaltung | Leistungen | |
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39-Inf-ML_ver1 Grundlagen Maschinelles Lernen | Grundlagen Maschinellen Lernens | benotete Prüfungsleistung
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Studieninformation |
Die verbindlichen Modulbeschreibungen enthalten weitere Informationen, auch zu den "Leistungen" und ihren Anforderungen. Sind mehrere "Leistungsformen" möglich, entscheiden die jeweiligen Lehrenden darüber.
Studiengang/-angebot | Gültigkeit | Variante | Untergliederung | Status | Sem. | LP | |
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Informatik / Bachelor | (Einschreibung bis SoSe 2011) | Nebenfach | Neuronale Netze und Lernen | Wahlpflicht | 6. | 3 | benotet /unbenotet + 3 LP für mdl. Prüfung |
Kognitive Informatik / Bachelor | (Einschreibung bis SoSe 2011) | Neuronale Netze und Lernen | Pflicht | 6. | 3 | benotet + 3 LP für mdl. Prüfung | |
Naturwissenschaftliche Informatik / Bachelor | (Einschreibung bis SoSe 2011) | Neuronale Netze und Lernen | Wahlpflicht | 6. | 3 | benotet /unbenotet + 3 LP für mdl. Prüfung | |
Studieren ab 50 |
Zu dieser Veranstaltung existiert ein Lernraum im E-Learning System. Lehrende können dort Materialien zu dieser Lehrveranstaltung bereitstellen: