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Maschinelles Lernen - Einzelansicht

Grunddaten
Veranstaltungsart Vorlesung
Veranstaltungsnummer 3256 Kurztext ML
Semester WiSe 2013/14 SWS 3
Erwartete Teilnehmer/-innen 18 Max. Teilnehmer/-innen
Rhythmus i.d.R. jedes 2. Semester Studienjahr / Zielgruppe
Credits 8
Hyperlink http://www.ismll.uni-hildesheim.de/lehre/ml-13w/index.html Evaluation Ja (als gesamte Veranstaltung - online)
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
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Di. 10:00 bis 12:00 c.t. Einzeltermin am 26.11.2013 Gebäude B (Samelson-Campus) - B 025 (Seminarraum) Raumplan        
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Di. 10:00 bis 12:00 c.t. wöchentlich Gebäude B (Samelson-Campus) - B 026 (Seminarraum) Raumplan       26.11.2013:  Ausfallbemerkung nur nach dem Einloggen sichtbar.
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Mi. 10:00 bis 12:00 c.t. Einzeltermin am 27.11.2013 Pavillon 2 (Samelson-Campus) - P2a Spl (Seminarraum) Raumplan        
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iCalendar Export
Mi. 10:00 bis 12:00 c.t. wöchentlich Gebäude B (Samelson-Campus) - B 026 (Seminarraum) Raumplan       27.11.2013:  Ausfallbemerkung nur nach dem Einloggen sichtbar.
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 18.02.2014 Gebäude B (Samelson-Campus) - B 026 (Seminarraum) Raumplan        
Gruppe Klausur:
Prüfungstermine
Semester Termin Prüfer/-in Parallelgruppe Datum Prüfungsform Beginn Anmeldefrist Ende Anmeldefrist Ende Abmeldefrist Infos zu Nachschreibterminen
WiSe 2013/14 01 18.02.2014 Klausur 20.01.2014 17.02.2014 VERBINDLICH 17.02.2014 VERBINDLICH


Zugeordnete Personen
Zugeordnete Personen Zuständigkeit
Schmidt-Thieme, Lars, Professor Dr. Dr. verantwortlich und durchführend
Wistuba, Martin , M.Sc. nicht durchführend, nicht verantwortlich
Studiengänge
Abschluss Studiengang Semester ECTS Kontingent
Master M.Sc. Informationsmanagm. 1 - 3 8
Master M.Sc. Wirtschaftsinf. (PO 2011) 1 - 3 8

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

LSF - Module
Modulkürzel Modultitel
0ERA-8LP Veranstaltungen mit 8 Credits f. ausl. Programmstud. (ERASMUS)
MIT-VML Maschinelles Lernen
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

 


Strukturbaum
Keine Einordnung ins Vorlesungsverzeichnis vorhanden. Veranstaltung ist aus dem Semester WiSe 2013/14 , Aktuelles Semester: SoSe 2019
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