623.613 (19S) Applied Machine Learning

Sommersemester 2019

Anmeldefrist abgelaufen.

Erster Termin der LV
06.03.2019 12:00 - 14:00 S.1.42 On Campus
... keine weiteren Termine bekannt

Überblick

Lehrende/r
LV-Titel englisch Applied Machine Learning
LV-Art Vorlesung-Kurs (prüfungsimmanente LV )
Semesterstunde/n 2.0
ECTS-Anrechnungspunkte 4.0
Anmeldungen 18 (25 max.)
Organisationseinheit
Unterrichtssprache Englisch
mögliche Sprache/n der Leistungserbringung Deutsch
LV-Beginn 06.03.2019
eLearning zum Moodle-Kurs
Studienberechtigungsprüfung Ja
Seniorstudium Liberale Ja

Zeit und Ort

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LV-Beschreibung

Intendierte Lernergebnisse

The course provides a practical introduction into machine learning methods applied in computer science.

Please consider visiting: 

  • "Selected Topics in Artificial Intelligence" (623.131) for an in-depth review of reinforcement learning methods,
  • "Selected Topics in Knowledge and Data Engineering: Data Mining" (623.253) for an overview of data acquisition and manipulation methods.

Lehrmethodik inkl. Einsatz von eLearning-Tools

Lectures with a student's project applying machine learning.

Inhalt/e

  • Introduction to machine learning
  • Supervised learning: classification and regression
  • Unsupervised learning: transformation of data and clustering
  • Validation of models
  • Overview of reinforcement learning

Erwartete Vorkenntnisse

The basics of the probability theory given in, e.g.,  "Uncertain Knowledge" (621.065), Stochastik 1/2, etc. 

Knowledge of R and/or Python is a plus.

Please consider visiting: 

  • "Selected Topics in Artificial Intelligence" (623.131) for an in-depth review of reinforcement learning methods,
  • "Selected Topics in Knowledge and Data Engineering: Data Mining" (623.253) for an overview of data acquisition and manipulation methods.
  • "Current Topics in Distributed Multimedia Systems: Video Analysis & Retrieval" (623.915) which among other interesting topics considers various architectures and applications of Deep Neural Networks to image/video processing and recognition

Literatur

Beginners:

  • James, G., Witten, D., & Hastie, T. (2014). An Introduction to Statistical Learning: With Applications in R. Springer
  • Raschka, S. (2015). Python machine learning. Packt Publishing Ltd.

Classics:

  • Mitchell, T. (1997) Machine Learning. McGraw Hill.
  • Bishop, C. M. (2006). Pattern Recognition and Machine Learning. Springer.
  • Friedman, J., Hastie, T., & Tibshirani, R. (2009). The elements of statistical learning.  2nd edition, Springer.


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.

Beurteilungsschema

Note Benotungsschema

Position im Curriculum

  • Masterstudium Angewandte Informatik (SKZ: 911, Version: 13W.1)
    • Fach: Business Information Systems (Wahlfach)
      • Topics in Knowledge and Data Engineering for Business Information Systems ( 2.0h VK / 4.0 ECTS)
        • 623.613 Applied Machine Learning (2.0h VC / 4.0 ECTS)
  • Masterstudium Angewandte Informatik (SKZ: 911, Version: 13W.1)
    • Fach: Knowledge and Data Engineering (Wahlfach)
      • Knowledge Representation and Reasoning for Games ( 2.0h VK / 4.0 ECTS)
        • 623.613 Applied Machine Learning (2.0h VC / 4.0 ECTS)

Gleichwertige Lehrveranstaltungen im Sinne der Prüfungsantrittszählung

Diese Lehrveranstaltung ist keiner Kette zugeordnet