Es werden verschiedene Probleme des maschinellen Lernens und der Neuroinformatik formalisiert und unterschiedliche Algorithmen eingeführt, die Beispielprobleme in konkreten Situationen algorithmisch lösen können. Themen sind etwa: Klassifikation und Regression durch Lazy learning, lineare Verfahren, Perzeptron/Adatron, Bayes-Klassifikator, zeitliche Aspekte behandelt durch MDPs, unüberwachte Verfahren wie Oja/Sanger, Fuzzy-Clustering, Grundlagen der Lerntheorie.
Frequency | Weekday | Time | Format / Place | Period | |
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weekly | Do | 14-16 | V4-112 | 11.04.-22.07.2016
not on: 4/14/16 / 4/28/16 / 5/5/16 / 5/12/16 / 5/19/16 / 5/26/16 / 6/9/16 / 6/30/16 / 7/21/16 |
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one-time | Do | 14-16 | GZI V2-229 | 12.05.2016 | |
one-time | Do | 14-16 | GZI V2-229 | 02.06.2016 | |
one-time | Do | 14-16 | GZI V2-229 | 16.06.2016 | |
one-time | Do | 14-16 | GZI V2-229 | 30.06.2016 |
Module | Course | Requirements | |
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39-Inf-13 Grundlagen künstlicher Kognition | Grundlagen künstlicher Kognition II | Ungraded examination
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Student information |
The binding module descriptions contain further information, including specifications on the "types of assignments" students need to complete. In cases where a module description mentions more than one kind of assignment, the respective member of the teaching staff will decide which task(s) they assign the students.