FB6 Mathematik/Informatik/Physik

Institut für Informatik


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Grundlagen des Maschinellen Lernens

6.628

Dozenten

Beschreibung

Maschinelles Lernen stellt heutzutage einen ganzen Werkzeugkoffer zur Verfügung, der es in vielen Problem- und Anwendungsklassen erlaubt, einen Computer selbstständig Muster erkennen oder funktionale Zusammenhänge erlernen zu lassen. So sind beispielsweise moderne automatisierungstechnische Anwendungen, wie das autonome Fahren, oder die Analyse großer Datenmengen im Umfeld von Big Data oder Industrie 4.0, ohne Verfahren des Maschinellenen Lernens kaum vorstellbar.
In diesem Kurs wird eine Einführung in das Maschinelle Lernen gegeben und die theoretischen Grundlagen hinter Konzepten wie Lernbarkeit oder Generalisierung beleuchtet. Dabei werden die formalen Grundlagen an konkreten Algorithmen und Anwendungen des Maschinellen Lernens verdeutlicht. Die Teilnehmer sollen nach dem Kurs in der Lage sein, die formalen Grundlagen des Maschinellen Lernens zu verstehen und die Konzepte beim Design lernfähiger Systeme anwenden zu können.

Weitere Angaben

Ort: 69/E18: Mo. 14:00 - 16:00 (14x) Mi. 12:00 - 14:00 (14x), 93/E31: Mittwoch, 22.02.2017 10:00 - 12:00
Zeiten: Mo. 14:00 - 16:00 (wöchentlich), Ort: 69/E18, Mi. 12:00 - 14:00 (wöchentlich), Ort: 69/E18, Termine am Mittwoch, 22.02.2017 10:00 - 12:00, Ort: 93/E31
Erster Termin: Montag, 24.10.2016 14:00 - 16:00, Ort: 69/E18
Veranstaltungsart: Vorlesung und Seminar (Offizielle Lehrveranstaltungen)

Studienbereiche

  • Informatik > Bachelor Informatik
  • Informatik > Master Lehramt an berufsbildenden Schulen mit den beruflichen Fachrichtungen Elektrotechnik und Metalltechnik
  • Informatik > Master of Science in Informatik (bis PO 2016)
  • Informatik > Vorlesungen
  • Informatik > Zwei-Fächer-Bachelor