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Einrichtungen >> Fakultät Wirtschaftsinformatik / Angewandte Informatik >> Bereich Angewandte Informatik >> Professur für Angewandte Informatik, insbes. Kognitive Systeme >>

  V KogSys-ML-M: Lernende Systeme

Dozent/in
Prof. Dr. Ute Schmid

Angaben
Vorlesung
2 SWS
Zeit und Ort: Di 10:00 - 12:00, WE5/04.004; Bemerkung zu Zeit und Ort: Zusätzlicher Termin am 16.10. in WE5/01.006

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 14:00 - 16:00, WE5/01.006; Bemerkung zu Zeit und Ort: am 16.10. Vorlesung statt Übung
www: https://www.uni-bamberg.de/kogsys/teaching/courses/lernende-systeme/

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