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
Studiengang/-angebot | Gültigkeit | Variante | Untergliederung | Status | Sem. | LP | |
---|---|---|---|---|---|---|---|
Intelligente Systeme / Master | (Einschreibung bis SoSe 2012) | Vertiefung Maschinelles Lernen | Wahlpflicht | 1. 3. | 5 | benotet | |
Naturwissenschaftliche Informatik / Diplom | (Einschreibung bis SoSe 2004) | Robotik; Physik; Biologie; NNet; ME | HS | ||||
Naturwissenschaftliche Informatik / Master | (Einschreibung bis SoSe 2012) | Vertiefung Maschinelles L | Wahlpflicht | 1. | 5 | benotet |