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
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. | 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. | 5 | benotet |
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