Aufbauend auf dem Modul "Neuronale Netze und Lernen" werden die dort betrachteten Lernverfahren einer genaueren theoretischen Betrachtung unterzogen - insbesondere aus statistischer Sicht. Desweiteren werden verschiedene Lernarchitekturen, insbesondere Komitee-Verfahren sowie reinforcement-Lernen behandelt.
Die Vorlesung wendet sich an einschlägig interessierte Studenten der Informatik, Mathematik und Linguistik im Hauptstudium. Neuronale Netze und Lernen
Frequency | Weekday | Time | Format / Place | Period | |
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weekly | Di | 8-10 | U2-135 | 12.10.2009-05.02.2010
not on: 12/29/09 / 1/5/10 |
Degree programme/academic programme | Validity | Variant | Subdivision | Status | Semester | LP | |
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Intelligente Systeme / Master | (Enrollment until SoSe 2012) | Vertiefung Maschinelles Lernen | Wahlpflicht | 1. 3. | 3.5 | benotet | |
Naturwissenschaftliche Informatik / Diplom | (Enrollment until SoSe 2004) | Robotik; Physik; Biologie; NNet; ME | HS | ||||
Naturwissenschaftliche Informatik / Master | (Enrollment until SoSe 2012) | Vertiefung Maschinelles L | Wahlpflicht | 1. 3. | 3.5 | benotet |