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V KogSys-ML-M: Lernende Systeme- Dozent/in
- Prof. Dr. Ute Schmid
- Angaben
- Vorlesung
2 SWS
Zeit und Ort: Di 8:00 - 10:00, WE5/00.019
- 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
- Englischsprachige Informationen:
- Credits: 6
- Zusätzliche Informationen
- Erwartete Teilnehmerzahl: 50
www: https://www.uni-bamberg.de/kogsys/teaching/courses/lernende-systeme/
- Zugeordnete Lehrveranstaltungen
- Ü: Ü KogSys-ML-M: Lernende Systeme
-
Dozent/in: Johannes Rabold
Zeit und Ort: Mo 12:00 - 14:00, WE5/00.019
www: https://www.uni-bamberg.de/kogsys/teaching/courses/lernende-systeme/
- Institution: Professur für Angewandte Informatik, insbes. Kognitive Systeme
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