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Einrichtungen >> Fakultät Wirtschaftsinformatik / Angewandte Informatik >> Bereich Angewandte Informatik >> Professur für Angewandte Informatik, insbes. Kognitive Systeme >>
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KogSyS-ML-M: Lernende Systeme (V)- Dozent/in
- Prof. Dr. Ute Schmid
- Angaben
- Vorlesung und Übung
4 SWS
Zeit und Ort: Mi 12:00 - 14:00, F384
- 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.
Arbeitsaufwand (in Stunden): 180
- Empfohlene Literatur
- Mitchell, Machine Learning
- Englischsprachige Informationen:
- Credits: 6
- Zugeordnete Lehrveranstaltungen
- Ü: KogSyS-ML-M: Lernende Systeme (Ü)
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Dozent/in: Dipl.-Inf. Emanuel Kitzelmann
Zeit und Ort: Fr 14:00 - 16:00, F380
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