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Vorlesungsverzeichnis >> Fakultät Wirtschaftsinformatik und Angewandte Informatik >>

  V KogSys-ML-B: Einführung in Maschinelles Lernen

Dozent/in
Prof. Dr. Ute Schmid

Angaben
Vorlesung
Rein Präsenz
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:
Title:
Machine Learning

Credits: 6

Zusätzliche Informationen
Erwartete Teilnehmerzahl: 50
www: https://www.uni-bamberg.de/kogsys/teaching/courses/lernende-systeme/

Zugeordnete Lehrveranstaltungen
Ü (Rein Präsenz):Ü KogSys-ML-B: Einführung in Maschinelles Lernen
Dozent/in: Johannes Rabold, M.Sc.
Zeit und Ort: Mo 12:00 - 14:00, WE5/00.019
www: https://www.uni-bamberg.de/kogsys/teaching/courses/lernende-systeme/

Institution: Lehrstuhl für Kognitive Systeme

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