Arbeitsaufwand:
180 h
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Nummer INFO-4181 |
Titel Mustererkennung und Maschinelles Lernen |
Lehrform(en) Vorlesung |
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| ECTS | 6 | |
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Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
180 h Kontaktzeit:
60 h / 4 SWS Selbststudium:
120 h |
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| Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
| Häufigkeit des Angebots | Unregelmäßig | |
| Unterrichtssprache | Deutsch und Englisch | |
| Prüfungsform | Wird noch bekannt gegeben. |
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| Inhalt | Das Modul behandelt die ersten Kapitel des u.g. Lehrbuchs von Ch. Bishop: Einführung in maschinelles Lernen, Wahrscheinlichkeitsverteilungen, Lineare Modelle für Regression, Lineare Modelle für Klassifikation, Neuronale Netzwerke (kurz), Kernel-Methoden, Mixture-Models und EM-Algorithmen. |
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| Qualifikationsziele | Die Studierenden erwerben Wissen über maschinelles Lernen auf moderner statistischer Basis. Sie kennen math.-statistische Herangehensweisen für die Lösung von Mustererkennungsproblemen und können diese in Übungsaufgaben anwenden. |
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| Vergabe von Leistungspunkten/Benotung |
Lehrform
Status
SWS
LP
Prüfungsform
Prüfungsdauer
Benotung
Berechnung
Modulnote (%)
Vorlesung
V
o
2
4.0
K
90
b
100
Übung
Ü
o
2
2.0
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| Teilnahmevoraussetzungen | Es gibt keine besonderen Voraussetzungen. | |
| Dozent/in | Zell | |
| Literatur / Sonstiges | Ch. Bishop: Pattern Recognition and Machine Learning, Springer-Verlag; |
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| Zuletzt angeboten | nicht bekannt | |
| Geplant für | derzeit nicht geplant | |
| Zugeordnete Studienbereiche | INFO-INFO, INFO-PRAK, MEDI-APPL, MEDI-INFO, MEDI-MEDI, MEDI-VIS, ML-CS | |