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 | 10-12 | C01-148 | 07.04.-18.07.2014
not on: 5/1/14 / 5/29/14 / 6/19/14 |
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weekly | Do | 14-16 | S2-143 | 07.04.-18.07.2014
not on: 5/1/14 / 5/29/14 / 6/19/14 |
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weekly | Do | 16-18 | C01-148 | 07.04.-18.07.2014
not on: 5/1/14 / 5/29/14 / 6/19/14 |
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weekly | Fr | 12-14 | C01-148 | 07.04.-18.07.2014
not on: 4/18/14 |
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weekly | Fr | 12-14 | S2-121 | 07.04.-18.07.2014
not on: 4/18/14 |
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one-time | Mi | 14:00-16:00 | C01-148 | 23.07.2014 |
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.