194.100 Theoretical Foundations and Research Topics in Machine Learning
Diese Lehrveranstaltung ist in allen zugeordneten Curricula Teil der STEOP.
Diese Lehrveranstaltung ist in mindestens einem zugeordneten Curriculum Teil der STEOP.

2020W, VU, 2.0h, 3.0EC
TUWEL

Merkmale

  • Semesterwochenstunden: 2.0
  • ECTS: 3.0
  • Typ: VU Vorlesung mit Übung
  • Format der Abhaltung: Distance Learning

Lernergebnisse

Nach positiver Absolvierung der Lehrveranstaltung sind Studierende in der Lage...

  • die theoretischen und mathematischen Hintergründe des maschinellen Lernens zu erläutern;
  • Beweise für lerntheoretische und algorithmische Eigenschaften durchzuführen;
  • Lernalgorithmen anzuwenden;
  • Algorithmen und Methoden des maschinellen Lernens hinsichtlich ihrer algorithmischen Eigenschaften zu vergleichen und zu analysieren;
  • Forschungsarbeiten zusammenzufassen und zu präsentieren.

Inhalt der Lehrveranstaltung

Diese Vorlesung führt in die Grundlagen der Lerntheorie ein. Wir analysieren Lernalgorithmen und beweisen Gütekriterien, wie beispielsweise (probabilistische) Schranken für die Vorhersagefähigkeit.

Voraussichtliche Themen:

  • Statistische Lerntheorie
  • Kernbasiertes Lernen
  • Online Learning
  • Clustering
  • Semisupervised Learning

Methoden

Eine Mischung aus einführenden Vorlesungen, passenden aufgezeichneten Vorträgen (beispielsweise Tutorials von Fachkonferenzen oder Summer Schools), Übungen und (eher seminarartigen) Kurzvorträgen mit Diskussionen der Studierenden. Der Austausch und die Interaktion zwischen den Studierenden steht im Vordergrund.

Prüfungsmodus

Prüfungsimmanent

Vortragende

Institut

Leistungsnachweis

Der Leistungsnachweis besteht aus:

  • den schriftlichen Übungen,
  • einem Kurzvortrag
  • und einer Abschlussprüfung.

LVA-Anmeldung

Von Bis Abmeldung bis
14.09.2020 00:00 15.10.2020 23:59

Curricula

Literatur

Es wird kein Skriptum zur Lehrveranstaltung angeboten.

Sprache

Englisch