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392140 Introduction to Machine Learning (int. Track) (V) (WiSe 2017/2018)

Inhalt, Kommentar

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.

Teilnahmevoraussetzungen, notwendige Vorkenntnisse

Good knowledge of mathematics as taught in the first semesters is indispensible.

The lecture is part of the international track and will be given in English.

Literaturangaben

There will be lecture notes available.

Lehrende

Termine (Kalendersicht )

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Klausuren

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Fachzuordnungen

Modul Veranstaltung Leistungen  
39-Inf-ML Grundlagen Maschinelles Lernen Grundlagen Maschinellen Lernens benotete Prüfungsleistung
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  
Studieren ab 50    
Konkretisierung der Anforderungen
Keine Konkretisierungen vorhanden
Lernraum
TeilnehmerInnen
Automatischer E-Mailverteiler der Veranstaltung
Änderungen/Aktualität der Veranstaltungsdaten
Sonstiges