311.244 (24S) Statistical Learning

Sommersemester 2024

Anmeldefrist abgelaufen.

Erster Termin der LV
06.03.2024 12:45 - 15:00 HS 10 On Campus
... keine weiteren Termine bekannt

Überblick

Lehrende/r
LV-Titel englisch Statistical Learning
LV-Art Vorlesung-Übung (prüfungsimmanente LV )
LV-Modell Präsenzlehrveranstaltung
Semesterstunde/n 3.0
ECTS-Anrechnungspunkte 4.5
Anmeldungen 63
Organisationseinheit
Unterrichtssprache Englisch
LV-Beginn 06.03.2024
eLearning zum Moodle-Kurs

Zeit und Ort

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LV-Beschreibung

Intendierte Lernergebnisse

After successfully completing this course, students are able to:
- formulate substantive questions in a suitable probabilistic framework
- comprehend probabilistic approach(es) and inferential methods that can be used to answer these questions in a data-driven fashion
- independently apply fundamental concepts of statistical learning to new data sets
- select the appropriate methods depending on research question and data types
- conduct independent analyses and formulate answers based on the outcomes

Lehrmethodik

- lectures
- homework problems
- case studies

Inhalt/e

- recap of basic probability
- discrete data models
- Gaussian models
- fundamental concepts of Bayesian and frequentist statistics
- regression
- advanced statistical learning methods in alignment with the students' interest

Erwartete Vorkenntnisse

- fundamental linear algebra (matrix computations)
- basic understanding of probability (including knowledge about important discrete and continuous distributions)
- (some) prior exposition to statistical modeling

Literatur

Murphy, Kevin P.: Machine learning : a probabilistic perspective (any edition)

Prüfungsinformationen

Im Fall von online durchgeführten Prüfungen sind die Standards zu beachten, die die technischen Geräte der Studierenden erfüllen müssen, um an diesen Prüfungen teilnehmen zu können.

Prüfungsmethode/n

- individual homework
- case studies
- final written exam in the last lecture with a possibility for a retake in early October if a student missed / failed the first attempt

Prüfungsinhalt/e

contents of the lecture

Beurteilungskriterien/-maßstäbe

correctness, level of comprehension, creativity to tackle new problems (if applicable)

Beurteilungsschema

Note Benotungsschema

Position im Curriculum

  • Masterstudium Management, Economics, and Data Science (SKZ: 946, Version: 23W.1)
    • Fach: Minitrack 1: Foundations of Business Analytics (Wahlfach)
      • 7.2 BA2: Statistical Learning ( 0.0h VU / 4.0 ECTS)
        • 311.244 Statistical Learning (3.0h VU / 4.5 ECTS)
          Absolvierung im 2-4. Semester empfohlen
  • Masterstudium Mathematics (SKZ: 401, Version: 22W.1)
    • Fach: Statistics and Probability (Wahlfach)
      • 6.6 Statistical Learning ( 3.0h VU / 4.5 ECTS)
        • 311.244 Statistical Learning (3.0h VU / 4.5 ECTS)
          Absolvierung im 1., 2., 3. Semester empfohlen
  • Bachelorstudium Robotics and Artificial Intelligence (SKZ: 295, Version: 22W.1)
    • Fach: Artificial Intelligence (Pflichtfach)
      • 4.6 Statistical Learning ( 3.0h VU / 4.5 ECTS)
        • 311.244 Statistical Learning (3.0h VU / 4.5 ECTS)

Gleichwertige Lehrveranstaltungen im Sinne der Prüfungsantrittszählung

Es liegt keine gleichwertige Lehrveranstaltung im Sinne der Prüfungsantrittszählung vor.