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Lab Programming Machine Learning - Einzelansicht

Grunddaten
Veranstaltungsart Praktikum
Veranstaltungsnummer 3113 Kurztext
Semester WiSe 2017/18 SWS 4
Erwartete Teilnehmer/-innen 10 Max. Teilnehmer/-innen
Rhythmus i.d.R. jedes 2. Semester Studienjahr / Zielgruppe
Credits 6
Hyperlink http://www.ismll.uni-hildesheim.de/lehre/prakAIML-17w/index.html Evaluation
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
Do. 10:00 bis 14:00 c.t. wöchentlich Gebäude C (Samelson-Campus) - SC.C.1.47 (Computerraum) Raumplan        
Gruppe 1-Gruppe:
Termine Gruppe: 2-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) - SC.C.1.47 (Computerraum) Raumplan        
Gruppe 2-Gruppe:


Zugeordnete Personen
Kontaktperson (durchführend) Zuständigkeit
Jomaa, Hadi Samer , M.Eng. verantwortlich und durchführend
Weitere Person Zuständigkeit
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
Master M.Sc. Data Analytics
Master M.Sc. Informationsmanagm.
Master M.Sc. Wirtschaftsinf.
LSF - Module
Modulkürzel Modultitel
MWI-PrPML Praktikum Programming Machine Learning
MDA-LCPML Lab Course Programming Machine Learning
xWI-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)
xMIT-V6KIM Gebiet KIML (WINF/IMIT), Vorl 6AP (MA vor PO 2014)
Zuordnung zu Einrichtungen
Abt. Wirtschaftsinformatik und Maschinelles Lernen
Inhalt
Literatur
  • Murphy, Kevin P. Machine learning: a probabilistic perspective. MIT press, 2012.
    Christopher M. Bishop (2006): Pattern Recognition and Machine Learning.
    Lutz, Mark. Learning python. " O'Reilly Media, Inc.", 2013.
Lerninhalte

This implementation-oriented course offers hands-on experience with current algorithms and approaches in Machine Learning and Artificial Intelligence, and their application to real-world learning and decision-making tasks. Praktikum will also cover empirical methods for comparing learning algorithms, for understanding and explaining their differences, for analyzing the conditions in which a method is more suitable than others.
On weekly basis, we shall implement linear models for predictions (Linear Regression, Logistic Regression), classification trees (Decision trees), prototype method for clustering (K-Means), prototype classification methods (K-Nearest Neighbor, Naive Bayes classifier, Support Vector Machines) and link-based ranking algorithm PageRank.
The programming language for this course will be Python. We will also look at most popular libraries for solving different models.

Zielgruppe

Für Studierende der Bachelor-und Masterstudiengänge Wirtschaftsinformatik und Informationsmanagement und Informationstechnologie


Strukturbaum
Keine Einordnung ins Vorlesungsverzeichnis vorhanden. Veranstaltung ist aus dem Semester WiSe 2017/18 , Aktuelles Semester: SoSe 2024
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