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BSc und MSc-Praktikum: Machine Learning & Artificial Intelligence - Einzelansicht

Grunddaten
Veranstaltungsart Praktikum
Veranstaltungsnummer 3259 Kurztext
Semester SoSe 2015 SWS 4
Erwartete Teilnehmer/-innen Max. Teilnehmer/-innen
Rhythmus i.d.R. jedes 2. Semester Studienjahr / Zielgruppe
Credits 6
Hyperlink http://www.ismll.uni-hildesheim.de/lehre/prakAIML-15s/index.html
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 anzeigen
iCalendar Export
Mo. 14:00 bis 18:00 c.t. wöchentlich Gebäude C (Samelson-Campus) - C 213 (Seminarraum) Raumplan        
Gruppe 1-Gruppe:


Zugeordnete Personen
Zugeordnete Personen Zuständigkeit
Jameel, Mohsan , M.S.c durchführend, nicht verantwortlich
Schmidt-Thieme, Lars, Professor Dr. Dr. verantwortlich, nicht durchführend
Studiengänge
Abschluss Studiengang Semester ECTS Kontingent
Bachelor B.Sc. I M I T
Bachelor B.Sc. Wirtschaftsinformat (PO 2014)
Master M.Sc. Informationsmanagm.
Master M.Sc. Wirtschaftsinf. (PO 2011)
LSF - Module
Modulkürzel Modultitel
WI-PRBI Praktikum Business Intelligence und Data Mining
MIT-PML Master-Praktikum Maschinelles Lernen
IT-PKI Praktikum Künstliche Intelligenz
0ERA-6LP Veranstaltungen mit 6 Credits f. ausl. Programmstud. (ERASMUS)
Zuordnung zu Einrichtungen
Abt. Wirtschaftsinformatik und Maschinelles Lernen
Inhalt
Lerninhalte

Diese anwendungsorientierte Veranstaltung ermöglicht den Studierenden erste praktische Erfahrungen mit Verfahren aus den Bereichen Maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz zu erlangen. Das Praktikum behandelt außerdem empirische Methoden zum Vergleich von Lernverfahren, um diese zu verstehen und ihre Unterschiede zu erkennen. Außerdem soll dem Teilnehmenden das Wissen vermittelt werden, unter welchen Bedingungen, welche Methode die geeignetere wäre.

Auf wöchentlicher Basis sollen lineare Modelle (Lineare Regression, Logistische Regression), Entscheidungsbäume, Prototyp-basierte Clustering- (k-Means) sowie Klassifikationsmethoden (k-Nearest Neighbor, Naïve Bayes classifier, Support Vector Machines) und link-basierte Ranking-Algorithmen (PageRank) implementiert werden.

In wöchentlichen Tutorials wird die Implementation der Algorithmen für Java und Matlab besprochen.

Zielgruppe

Studierende des Studiengangs Informationsmanagement und Informationstechnologie und Wirtschaftsinformatik MSc u. BSc -
BSc 4-6 / MSc 1-3

 


Strukturbaum
Keine Einordnung ins Vorlesungsverzeichnis vorhanden. Veranstaltung ist aus dem Semester SoSe 2015 , Aktuelles Semester: SoSe 2019
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