Nach positiver Absolvierung der Lehrveranstaltung sind Studierende in der Lage:

• theoretische Arbeiten des maschinellen Lernens zu lesen, zu beschreiben, zu präsentieren, und kritisch zu diskutieren, sowie verwandte Arbeiten zu recherchieren;
• die wesentlichen Inhalte und Ergebnisse eines Forschungsthemas für einen Vortrag zu extrahieren und zu strukturieren;
• ansprechende Vortragsfolien zu gestalten und ein Forschungsthema in einer Präsentation vorzustellen;
• die wesentlichen Inhalte und Ergebnisse des Themas in eigenen Worten in einer wissenschaftlichen Ausarbeitung zusammenzufassen;
• wissenschafltiche Texte kritisch zu begutachten; und
• an gemeinsamen Forschungsdiskussionen zu offenen maschinellen Lernproblemen aktiv teilzunehmen und diese schriftlich zu dokumentieren.

Das Seminar behandelt ausgewählte theoretische Aspekte maschineller Lernverfahren, wie zum Beispiel deren Berechnungskomplexität und Lerntheoretische Fehlerschranken.

Die Studierenden lesen Originalliteratur, recherchieren verwandte Arbeiten und diskutieren deren Inhalt in ihrer Gruppe. Sie erstellen Vortragsfolien und erhalten dazu Feedback. Sie schreiben die Seminarausarbeitung in LaTeX und lernen Methoden zur Literaturverwaltung kennen. Zwei wissenschaftliche Gutachten werden anhand von Vorlagen und Richtlinien verfasst. Forschungsdiskussionen finden gemeinsam in Gruppen von mehreren Studierenden und ihren Betreuer_innen statt.

• Bewertung des Seminarvortrags (40%)
• Bewertung der Seminarausarbeitung (40%)
• Bewertung der wissenschafltichen Gutachten (20%)