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Maschinelles Lernen - Einzelansicht

Grunddaten
Veranstaltungsart Vorlesung
Veranstaltungsnummer 3247 Kurztext
Semester WiSe 2010/11 SWS 4
Erwartete Teilnehmer/-innen Max. Teilnehmer/-innen
Rhythmus i.d.R. jedes 2. Semester Studienjahr / Zielgruppe
Credits 9
Hyperlink http://www.ismll.uni-hildesheim.de/lehre/ml-10w/index.html Evaluation Ja - digitale Veranstaltung
Sprache deutsch
Termine Gruppe: 1-Gruppe iCalendar Export
  Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum (mögliche Änderungen beachten!) Raum-
plan
Lehrperson Status Bemerkung fällt aus am Max. Teilnehmer/-innen
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Mi. 10:00 bis 12:00 c.t. 14-täglich von 03.11.2010  Gebäude B (Samelson-Campus) - SC.B.0.26 (Seminarraum) Raumplan    

Findet im wöchentlichen Wechsel mit LV 3253 statt.

 
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Di. 10:00 bis 12:00 c.t. wöchentlich Gebäude B (Samelson-Campus) - SC.B.0.26 (Seminarraum) Raumplan        
Gruppe 1-Gruppe:
Termine Gruppe: Klausur iCalendar Export
  Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum (mögliche Änderungen beachten!) Raum-
plan
Lehrperson Status Bemerkung fällt aus am Max. Teilnehmer/-innen
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Di. 10:00 bis 12:00 c.t. Einzeltermin am 15.02.2011 Gebäude B (Samelson-Campus) - SC.B.0.26 (Seminarraum) Raumplan        
Einzeltermine:
  • 15.02.2011
Gruppe Klausur:


Zugeordnete Person
Kontaktperson (durchführend) Zuständigkeit
Rendle, Steffen, Dr. rer. nat. durchführend, nicht verantwortlich
Studiengänge
Abschluss Studiengang Semester ECTS Kontingent
Bachelor B.Sc. I M I T
Master M.Sc. Informationsmanagm. 9
Master M.Sc. Wirtschaftsinf. 9
LSF - Module
Modulkürzel Modultitel
MIT-VML Maschinelles Lernen
Zuordnung zu Einrichtungen
Abt. Wirtschaftsinformatik und Maschinelles Lernen
Inhalt
Lerninhalte

Maschinelles Lernen (auch als Data Mining, Mustererkennung, Datenanalyse oder Klassifikation bekannt) ist ein Forschungsgebiet an der Schnittstelle von Informatik, Künstlicher Intelligenz, Mathematik und Statistik, die sich diesen Problemen widmet.
In dieser Vorlesung werden wir die einfachsten Lernprobleme studieren, angefangen mit Regressions- und Klassifikationsproblemen (überwachtes Lernen). Hier werden wir uns verschieden Modelle anschauen, wie etwa Lineare Modelle, Entscheidungsbäume, Neuronale Netzwerke, Support-Vector-Maschinen oder einfache Arten Bayesscher Netzwerke. Später werden wir uns auch mit Clusteranalyse und Dimensionsreduktion beschäftigen (unüberwachtes Lernen).

Modulhandbuch:
Studierende sollen nach Absolvierung des Moduls praktische Aufgaben auf das jeweilige Grundproblem zurückführen können. Sie sollen ein tieferes Verständnis im Bereich des maschinellen Lernens entwickelt haben. Sie sollen die Verfahren des maschinellen Lernens verstehen, umsetzen und anwenden können. Sie sollen Verfahren auf spezifische Anwendungsprobleme anpassen können. Darüber hinaus sollen sie dazu in der Lage sein, sich selbständig weitere Verfahren anhand von Literatur zu erarbeiten.

Zielgruppe

Für Studierende der Bachelor- und Masterstudiengänge Wirtschaftsinformatik und Informationsmanagement und Informationstechnologie

MSc Informatik/KI & ML



Zu dieser Veranstaltung gehört folgende Übung
Nr. Beschreibung SWS
3248 Übung zu Maschinelles Lernen 2

Strukturbaum
Keine Einordnung ins Vorlesungsverzeichnis vorhanden. Veranstaltung ist aus dem Semester WiSe 2010/11 , Aktuelles Semester: SoSe 2024
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