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Maschinelles Lernen - Einzelansicht

Grunddaten
Veranstaltungsart Vorlesung
Veranstaltungsnummer 3101 Kurztext ML
Semester WiSe 2016/17 SWS 2
Erwartete Teilnehmer/-innen Max. Teilnehmer/-innen
Rhythmus i.d.R. jedes 2. Semester Studienjahr / Zielgruppe
Credits 3
Hyperlink http://www.ismll.uni-hildesheim.de/lehre/ml-16w/index.html Evaluation Ja (als gesamte Veranstaltung - Papier)
Sprache englisch
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 ausblenden
iCalendar Export
Fr. 10:00 bis 12:00 c.t. wöchentlich von 21.10.2016  Gebäude H (Hauptcampus) - Hörsaal H2 Raumplan        
Einzeltermine:
  • 21.10.2016
  • 28.10.2016
  • 04.11.2016
  • 11.11.2016
  • 18.11.2016
  • 25.11.2016
  • 02.12.2016
  • 09.12.2016
  • 16.12.2016
  • 23.12.2016
  • 30.12.2016
  • 06.01.2017
  • 13.01.2017
  • 20.01.2017
  • 27.01.2017
  • 03.02.2017
Einzeltermine anzeigen
iCalendar Export
Fr. 10:00 bis 12:00 s.t. Einzeltermin am 10.02.2017 Gebäude A (Samelson-Campus) - A 102 (Seminarraum) Raumplan        
Einzeltermine anzeigen
iCalendar Export
Fr. 10:00 bis 12:00 s.t. Einzeltermin am 10.02.2017 Gebäude C (Samelson-Campus) - C 213 (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
Einzeltermine anzeigen
iCalendar Export
Di. 10:00 bis 12:00 s.t. Einzeltermin am 21.03.2017 Gebäude H (Hauptcampus) - Hörsaal H2 Raumplan        
Einzeltermine anzeigen
iCalendar Export
Fr. 10:00 bis 12:00 s.t. Einzeltermin am 10.02.2017 Gebäude A (Samelson-Campus) - A 009 (Großer Seminarraum) Raumplan        
Gruppe Klausur:
Prüfungstermine
Semester Termin Prüfer/-in Parallelgruppe Datum Prüfungsform Beginn Anmeldefrist Ende Anmeldefrist Ende Abmeldefrist Infos zu Nachschreibterminen
WiSe 2016/17 01 Schmidt-Thieme, Lars 10.02.2017 Klausur 02.11.2016 20.12.2016 VERBINDLICH 09.02.2017 VERBINDLICH
WiSe 2016/17 02 Schmidt-Thieme, Lars 21.03.2017 Klausur 05.03.2017 16.03.2017 VERBINDLICH 20.03.2017 VERBINDLICH


Zugeordnete Personen
Zugeordnete Personen Zuständigkeit
Schmidt-Thieme, Lars, Professor Dr. Dr. verantwortlich, nicht durchführend
Schilling, Nicolas , Dipl. Math. nicht durchführend, nicht verantwortlich
Wistuba, Martin , M.Sc. nicht durchführend, nicht verantwortlich
Studiengänge
Abschluss Studiengang Semester ECTS Kontingent
Bachelor B.Sc. I M I T 6
Bachelor B.Sc. IMIT Studienvar. AI
Bachelor B.Sc. Wirtschaftsinformat (PO 2011) 6
Bachelor B.Sc. Wirtschaftsinformat (PO 2014) 6
Master M.Sc. Data Analytics
Master M.Sc. IMIT Studienvar. AI
Master M.Sc. Informationsmanagm.
Master M.Sc. Wirtschaftsinf. (PO 2011) 1 - 3 6

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

LSF - Module
Modulkürzel Modultitel
BWI-ML Maschinelles Lernen
MIT-VML Maschinelles Lernen
0ERA-3LP Veranstaltungen mit 3 Credits f. ausl. Programmstud. (ERASMUS)
MIT-V6KIMa Gebiet KIML (WINF/IMIT), Vorl 6AP (MA vor PO 2014)
MWI-WA6LP Wahlbereich (MA) Wirtschaftsinformatik i.e.S. (6 LP)
MDA-AuflBA Bachelor Requirements (MSc Data Analytics)
Zuordnung zu Einrichtungen
Abt. Wirtschaftsinformatik und Maschinelles Lernen
Inhalt
Literatur
  1. Richard O. Duda, Peter E. Hart, David G. Stork (2001): Pattern Classification, 2nd edition.
  2. Christopher M. Bishop (2006): Pattern Recognition and Machine Learning. 
  3. Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman (2001): The Elements of Statistical Learning. 
  4. Brian D. Ripley (1996): Pattern Recognition and Neural Networks. 
  5. Tom Mitchell (1997): Machine Learning. 
  6. Ian Witten, Eibe Frank (2005): Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques, Second Edition.
Lerninhalte

Viele arbeitsaufwändige Probleme können automatisiert werden, indem man das Verhalten des Computersystems von Hand modelliert. Dennoch gibt es viele Probleme bei denen dies nicht möglich ist, da sich das System ständig auf Verhaltensänderungen anpassen muss bzw. weil das Problem einfach zu groß ist.

Maschinelles Lernen (auch als Data Mining, Mustererkennung, Datenanalyse oder Klassifikation bekannt) ist ein Forschungsgebiet an der Schnittstelle von Informatik, Künstlicher Intelligenz, Mathematik und Statistik, das sich diesen Problemen widmet. Es beinhaltet allgemeine Methoden und Techniken, die dann im Rahmen unzähliger verschiedener Anwendungen benutzt werden können, etwa der Vorhersage von Kundenverhalten, dem Steuern eines Roboters, der Entdeckung von Spam-Email oder der Vorhersage von Protein-Faltungen, um nur ein paar zu nennen. 

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).

Zielgruppe

Für Studierende der Masterstudiengänge Wirtschaftsinformatik und Informationsmanagement und Informationstechnologie.

MSc 1-3


Strukturbaum
Keine Einordnung ins Vorlesungsverzeichnis vorhanden. Veranstaltung ist aus dem Semester WiSe 2016/17 , Aktuelles Semester: WiSe 2018/19
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