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Maschinelles Lernen - Einzelansicht

Grunddaten
Veranstaltungsart Vorlesung
Veranstaltungsnummer 3273 Kurztext ML
Semester WiSe 2011/12 SWS 3
Erwartete Teilnehmer/-innen Max. Teilnehmer/-innen
Rhythmus i.d.R. jedes 2. Semester Studienjahr / Zielgruppe
Credits Anmeldung Anmeldepflicht , Vergabe: Automatisch(Fachsemesterpriorität) (?)
Hyperlink http://www.ismll.uni-hildesheim.de/lehre/ml-11w/index.html Evaluation Ja - digitale Veranstaltung
Sprache englisch
Keine Anmeldefrist
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
Einzeltermine anzeigen
iCalendar Export
Di. 10:00 bis 12:00 c.t. wöchentlich von 25.10.2011  Gebäude B (Samelson-Campus) - SC.B.0.26 (Seminarraum) Raumplan        
Einzeltermine ausblenden
iCalendar Export
Mi. 10:00 bis 12:00 c.t. 14-täglich von 02.11.2011  Gebäude B (Samelson-Campus) - SC.B.0.26 (Seminarraum) Raumplan    

Findet im wöchentlichen Wechsel mit LV 3253 statt.

 
Einzeltermine:
  • 02.11.2011
  • 16.11.2011
  • 30.11.2011
  • 14.12.2011
  • 28.12.2011
  • 11.01.2012
  • 25.01.2012
  • 08.02.2012
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
Einzeltermine anzeigen
iCalendar Export
Di. 10:00 bis 12:00 s.t. Einzeltermin am 06.03.2012 Gebäude B (Samelson-Campus) - SC.B.0.26 (Seminarraum) Raumplan        
Gruppe Klausur:


Zugeordnete Person
Kontaktperson (durchführend) Zuständigkeit
Schmidt-Thieme, Lars, Professor Dr. Dr. verantwortlich und durchführend
Studiengänge
Abschluss Studiengang Semester ECTS Kontingent
Bachelor B.Sc. I M I T 8
Master M.Sc. Informationsmanagm. 1 - 3 8
Master M.Sc. Wirtschaftsinf. 1 - 3 8

Hinweis: Die Angaben zu den Semestern sind nur Empfehlungen, keine Anmeldebeschränkungen.

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
3274 Maschinelles Lernen 2

Strukturbaum
Keine Einordnung ins Vorlesungsverzeichnis vorhanden. Veranstaltung ist aus dem Semester WiSe 2011/12 , Aktuelles Semester: SoSe 2024
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