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 | Mi | 10-12 | X-E0-216 | 07.04.-17.07.2015
not on: 4/8/15 / 4/15/15 |
Praktische Übungen im GZI V2-221 |
weekly | Do | 10-12 | C01-142 | 07.04.-17.07.2015
not on: 4/9/15 / 4/16/15 / 5/14/15 / 6/4/15 |
Praktische Übungen im GZI V2-221 |
weekly | Do | 14-16 | U2-135 | 07.04.-17.07.2015
not on: 4/9/15 / 4/16/15 / 5/14/15 / 6/4/15 / 6/25/15 |
Praktische Übungen im GZI V2-221 |
weekly | Fr | 12-14 | C01-142 | 07.04.-17.07.2015
not on: 4/10/15 / 4/17/15 / 5/1/15 |
Praktische Übungen im GZI V2-229 |
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.