Nummer

ML-4380
Titel

Advanced Topics in Machine Learning
Lehrform(en)

Vorlesung
ECTS 6
Arbeitsaufwand
- Kontaktzeit
- Selbststudium
Arbeitsaufwand:
180 h
Kontaktzeit:
60 h / 4 SWS
Selbststudium:
120 h
Veranstaltungsdauer 1 Semester
Häufigkeit des Angebots Unregelmäßig
Unterrichtssprache Englisch
Prüfungsform

Klausur (bei kleiner Teilnehmerzahl mündliche Prüfung), erfolgreiche Übungsteilnahme wird als Klausurvoraussetzung angesehen, eine Bonierung entscheidet der Dozent.

Inhalt

Das Modul vermittelt eine Übersicht über fortgeschrittene Konzepte und Anwendungen des maschinellen Lernens. Spezifische Themen umfassen die s.g. Kernmethoden für Extraktion und Analyse von nichtlinearen Merkmalen aus komplexen Daten, Optimierungsverfahren für extrem große Datenmengen, Lernmethoden für sequentielle und strukturierte Daten sowie Sicherheits- und Vertraulichkeitsaspekte der Datenanalyse.

Qualifikationsziele

Die Studierenden besitzen Grundlagenwissen über maschinelles Lernen auf moderner statistischer Basis. Sie kennen math. statistische Herangehensweisen für die Lösung von Mustererkennungsproblemen und können diese in Übungsaufgaben anwenden. Eine weitere Voraussetzung sind fundierte mathematische Kenntnisse, insbesondere in Linearer Algebra, Statistik und Analyse.

Vergabe von Leistungspunkten/Benotung
Lehrform
Status
SWS
LP
Prüfungsform
Prüfungsdauer
Benotung
Berechnung
Modulnote (%)
Vorlesung
V
o
3
6.0
K
90
b
100
Teilnahmevoraussetzungen Es gibt keine besonderen Voraussetzungen.
Dozent/in Alle Dozenten
Literatur / Sonstiges

J. Shawe-Taylor and N. Cristianini: Kernel Methods for Pattern Analysis. Cambridge University Press, 2004. Skript in englischer Sprache

Zuletzt angeboten nicht bekannt
Geplant für derzeit nicht geplant
Zugeordnete Studienbereiche INFO-INFO, INFO-THEO, MEDI-APPL, MEDI-INFO, ML-CS, ML-DIV