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Machine Learning 2 - Einzelansicht

Grunddaten
Veranstaltungsart Vorlesung
Veranstaltungsnummer 3101 Kurztext
Semester SoSe 2016 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/ml2-16s/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 anzeigen
iCalendar Export
Di. 10:00 bis 12:00 c.t. wöchentlich 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 09.08.2016 Gebäude C (Samelson-Campus) - C 213 (Seminarraum) Raumplan        
Gruppe Klausur:
Prüfungstermine
Semester Termin Prüfer/-in Parallelgruppe Datum Prüfungsform Beginn Anmeldefrist Ende Anmeldefrist Ende Abmeldefrist Infos zu Nachschreibterminen
SoSe 2016 01 Schmidt-Thieme, Lars 09.08.2016 Klausur 08.08.2016 VERBINDLICH 08.08.2016 VERBINDLICH


Zugeordnete Personen
Zugeordnete Personen Zuständigkeit
Schmidt-Thieme, Lars, Professor Dr. Dr. verantwortlich und durchführend
Schilling, Nicolas , Dipl. Math. nicht durchführend, nicht verantwortlich
Studiengänge
Abschluss Studiengang Semester ECTS Kontingent
Master M.Sc. Informationsmanagm.
Master M.Sc. Wirtschaftsinf. (PO 2011)
Master M.Sc. Wirtschaftsinf. (PO 2014)
LSF - Module
Modulkürzel Modultitel
0ERA-3LP Veranstaltungen mit 3 Credits f. ausl. Programmstud. (ERASMUS)
MWI-ML2 Maschinelles Lernen 2
Zuordnung zu Einrichtungen
Inst. für Informatik
Abt. Wirtschaftsinformatik und Maschinelles Lernen
Inhalt
Literatur

Literatur:
Richard O. Duda, Peter E. Hart, David G. Stork (2001): Pattern Classification, 2nd edition.
Christopher M. Bishop (2006): Pattern Recognition and Machine Learning.
Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman (2001): The Elements of Statistical Learning.
Brian D. Ripley (1996): Pattern Recognition and Neural Networks.
Tom Mitchell (1997): Machine Learning.
Ian Witten, Eibe Frank (2005): Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques, Second Edition.

 

Bemerkung

Gebiet: IMIT & WI und KI + ML (MSc)

Turnus: jedes 5. Semester

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 fortgeschrittene Methoden des Maschinellen Lernens behandelt. Voraussichtlich werden (Convolutional) Neural Networks, Gaussian Processes und Faktorisierungsmodelle betrachtet. Des weiteren wird das Problem des Rankings eingeführt und behandelt.

Zielgruppe

Studierende des Masterstudiengangs Informationsmanagement und Informationstechnologie & Wirtschaftsinformatik - MSc 1-3


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