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Kognitive Systeme

 

V KogSys-ML-M: Lernende Systeme

Dozent/in:
Ute Schmid
Angaben:
Vorlesung, 2 SWS, ECTS: 6
Termine:
Di, 8:00 - 10:00, WE5/05.004
Voraussetzungen / Organisatorisches:
Vorleistungen: GdI-MfI-B, MI-AuD-B
Inhalt:
Die Veranstaltung vermittelt vertieftes Wissen und Kompetenzen im Bereich Maschinelles Lernen mit dem Fokus auf symbolischen, neuronalen und statistischen Algorithmen. Anmerkung: Die Folien sowie weitere Materialien sind überwiegend in englischer Sprache. Vorlesung: In der Vorlesung werden wesentliche symbolische, statistische und neuronale Ansätze des maschinellen Lernens mit Bezügen zum menschlichen Lernen vertiefend eingeführt. Wesentliche Themengebiete sind: Entscheidungsbaumalgorithmen, Multilayer Perzeptrons, Instance-based Learning, Induktive Logische Programmierung, Genetische Algorithmen, Bayes'sches Lernen, Lerntheorie, Induktive Programmsynthese, Reinforcement Learning. Übung: Vertiefung von in der Vorlesung eingeführten Methoden und Techniken, zum Teil mit Programmieraufgaben in Java und PROLOG.
Empfohlene Literatur:
Mitchell, Machine Learning

 

Ü KogSys-ML-M: Lernende Systeme

Dozent/in:
Michael Siebers
Angaben:
Übung, 2 SWS
Termine:
Mo, 14:00 - 16:00, WE5/05.003

 

KogSys-Col: Kolloquium Kognitive Systeme

Dozent/in:
Ute Schmid
Angaben:
Kolloquium, 2 SWS
Termine:
Mo, 16:00 - 18:00, WE5/05.005
Inhalt:
Das Forschungskolloquium der Gruppe Kognitive Systeme dient als Diskussionforum für Dozenten und Doktoranden sowie Studierende, die in diesem Bereich ihre Bachelor- oder Masterarbeit schreiben. Vorträge werden zu Konzepten und Ergebnissen von Qualifikationsarbeiten sowie aktuellen Forschungsarbeiten der Gruppe gehalten. Teilweise werden externe Referenten eingeladen.

 

KogSys-Sem-M2: Reading Club [KogSys-Sem-M2]

Dozentinnen/Dozenten:
Ute Schmid, Diedrich Wolter
Angaben:
Seminar, 2 SWS, ECTS: 3
Termine:
Do, 10:00 - 12:00, WE5/05.005



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