Grundlagen des Maschinellen Lernens
Summer
(engl. Introduction to Machine Learning )
Modulnummer: FIN-INF-110482 |
| Link zum LSF: | LSF |
| Verantwortung: | Andreas Nürnberger |
| Dozent:in: | Andreas Nürnberger |
| Lehrveranstaltungen: |
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| Verwendbarkeit: | - B.Sc. INF: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. INF: Studienprofil: Computer Games - B.Sc. INF: Studienprofil: Forensik Design - B.Sc. CV: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. CV: Anwendungsfach - Computer Games - B.Sc. INGINF: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. WIF: Gestalten und Anwenden - Wahlpflicht - B.Sc. INF (bilingual): Informatik - Wahlpflicht |
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Kürzel
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CP 5 |
Semester Summer |
Fachsem. None |
Dauer 1 Semester |
Sprache deutsch |
Niveau Bachelor |
Angestrebte Lernergebnisse:
The students ...
- have the ability to create machine learning pipelines and individual algorithms
- can program decision trees, multi-level perceptrons, and KNN classifiers in Java, Python, C++
- can evaluate the performance of different classifiers in practical applications
Inhalt:
- Introduction to Function Learning;
- Introduction to Concept Spaces and Concept Learning;
- Algorithms for Instance-Based Learning and Cluster Analysis;
- Algorithms for Building Decision Trees;
- Bayesian Learning;
- Neural Networks;
- Association Analysis;
- Reinforcement Learning;
- Hypothesis Evaluation
Arbeitsaufwand:
56h attendance + 94h independent work
| Prüfungsvorleistungen: | Studien-/Prüfungsleistungen: | Lehrform / SWS: |
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written exam (2h, also for ungraded)
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| Voraussetzungen nach Prüfungsordnung: | Empfohlene Voraussetzungen: |
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none
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| Medienformen: | Literatur: |
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Hinweise: