626.017 (22S) Selected Topics in Machine Learning
Überblick
Weitere Informationen zum Lehrbetrieb vor Ort finden Sie unter: https://www.aau.at/corona.
- Lehrende/r
- LV-Titel englisch Selected Topics in Machine Learning
- LV-Art Vorlesung-Kurs (prüfungsimmanente LV )
- LV-Modell Onlinelehrveranstaltung
- Semesterstunde/n 2.0
- ECTS-Anrechnungspunkte 4.0
- Anmeldungen 14 (30 max.)
- Organisationseinheit
- Unterrichtssprache Englisch
- mögliche Sprache/n der Leistungserbringung Englisch
- LV-Beginn 30.05.2022
- eLearning zum Moodle-Kurs
Zeit und Ort
LV-Beschreibung
Inhalt/e
Reinforcement learning
How to find good sequences of decisions in an unknown domain through exploration and learning?
Stunning success of AlphaZero using reinforcement learning
Delayed rewards, long-term benefits of decisions, exploration and exploitation
Improving decision policy through exploration
Generalising what has been learned
Machine learning from noisy data
Problems with noise in learning data
Key ideas to cope with noise: paradoxically, simpler models are often better
Algorithms for learning decision trees from noisy data
How to estimate probabilities in machine learning correctly?
Argument-Based Machine Learning (ABML)
Human expert may help learning by annotating training examples with arguments
An algorithm for learning rules from argumented examples
ABML knowledge-elicitation loop
Learning qualitative models with applications in robotics
How to model qualitatively, avoiding numbers
Reasoning and simulation with qualitative models
Learning qualitative models from observations with QUIN and Pade
Learning and planning of robot tasks: rescue robot, humanoid robot, quadcopter
Learning from examples and background knowledge
How to use prior knowledge in Machine Learning?
Learning in logic – Inductive Logic Programming (ILP)
Learning programs from examples with ILP
Discovering problem structure with function decomposition
The idea of structuring the learning problem with function decomposition
Discovering structure with HINT algorithm
Improving accuracy and interpretability by structure learning in practice
Prüfungsinformationen
Beurteilungsschema
Note BenotungsschemaPosition im Curriculum
- Doktoratsprogramm Informatics
(SKZ: ---, Version: 17W.1)
-
Fach: Informatics
(Pflichtfach)
-
Informatics (
0.0h XX / 0.0 ECTS)
- 626.017 Selected Topics in Machine Learning (2.0h VC / 4.0 ECTS)
-
Informatics (
0.0h XX / 0.0 ECTS)
-
Fach: Informatics
(Pflichtfach)
- Masterstudium Informatics
(SKZ: 911, Version: 19W.2)
-
Fach: Artificial Intelligence
(Wahlfach)
-
Weitere LVen aus dem gewählten Spezialisierungsfach (
0.0h XX / 12.0 ECTS)
- 626.017 Selected Topics in Machine Learning (2.0h VC / 4.0 ECTS) Absolvierung im 1., 2. Semester empfohlen
-
Weitere LVen aus dem gewählten Spezialisierungsfach (
0.0h XX / 12.0 ECTS)
-
Fach: Artificial Intelligence
(Wahlfach)
- Masterstudium Informatics
(SKZ: 911, Version: 19W.2)
-
Fach: Data Science and Engineering
(Wahlfach)
-
Weitere LVen aus dem gewählten Spezialisierungsfach (
0.0h XX / 12.0 ECTS)
- 626.017 Selected Topics in Machine Learning (2.0h VC / 4.0 ECTS) Absolvierung im 1., 2. Semester empfohlen
-
Weitere LVen aus dem gewählten Spezialisierungsfach (
0.0h XX / 12.0 ECTS)
-
Fach: Data Science and Engineering
(Wahlfach)
- Masterstudium Informatics
(SKZ: 911, Version: 19W.2)
-
Fach: Data Science and Engineering
(Wahlfach)
-
Weitere LVen aus dem gewählten Spezialisierungsfach oder den anderen Spezialisierungsfächern (
0.0h XX / 16.0 ECTS)
- 626.017 Selected Topics in Machine Learning (2.0h VC / 4.0 ECTS) Absolvierung im 1., 2. Semester empfohlen
-
Weitere LVen aus dem gewählten Spezialisierungsfach oder den anderen Spezialisierungsfächern (
0.0h XX / 16.0 ECTS)
-
Fach: Data Science and Engineering
(Wahlfach)
- Doktoratsstudium Doktoratsstudium der Technischen Wissenschaften
(SKZ: 700, Version: 18W.1)
-
Fach: Studienleistungen gem. § 3 Abs. 2a des Curriculums
(Pflichtfach)
-
Studienleistungen gem. § 3 Abs. 2a des Curriculums (
0.0h XX / 32.0 ECTS)
- 626.017 Selected Topics in Machine Learning (2.0h VC / 4.0 ECTS)
-
Studienleistungen gem. § 3 Abs. 2a des Curriculums (
0.0h XX / 32.0 ECTS)
-
Fach: Studienleistungen gem. § 3 Abs. 2a des Curriculums
(Pflichtfach)
Gleichwertige Lehrveranstaltungen im Sinne der Prüfungsantrittszählung
-
Sommersemester 2024
- 626.017 VC Selected Topics in Machine Learning (2.0h / 4.0ECTS)
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Sommersemester 2023
- 626.017 VC Selected Topics in Machine Learning (2.0h / 4.0ECTS)
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Sommersemester 2021
- 626.017 VC Selected Topics in Machine Learning (2.0h / 4.0ECTS)
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Sommersemester 2020
- 626.017 VC Selected Topics in Machine Learning (2.0h / 4.0ECTS)
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Sommersemester 2019
- 623.131 VC Selected Topics in Artificial Intelligence (2.0h / 4.0ECTS)
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Sommersemester 2018
- 623.131 VC Selected Topics in Machine Learning (2.0h / 4.0ECTS)
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Sommersemester 2017
- 623.131 VC Selected Topics in Artificial Intelligence (2.0h / 4.0ECTS)
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Sommersemester 2016
- 623.131 VC Selected Topics in Artificial Intelligence (2.0h / 4.0ECTS)
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Sommersemester 2015
- 623.131 VK Selected Topics in Artificial Intelligence (2.0h / 4.0ECTS)
-
Sommersemester 2014
- 623.131 VK Selected Topics in Artificial Intelligence (2.0h / 4.0ECTS)
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Sommersemester 2013
- 623.131 VK Selected Topics in Artificial Intelligence (2.0h / 3.0ECTS)
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Sommersemester 2012
- 623.131 VK Selected Topics in Artificial Intelligence (2.0h / 3.0ECTS)
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Sommersemester 2011
- 623.131 VK Selected Topics in Artificial Intelligence (2.0h / 3.0ECTS)