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SoSe 2024

Introduction to Machine Learning - Einzelansicht

  • Funktionen:
Grunddaten
Veranstaltungsart Vorlesung SWS 4
Veranstaltungsnummer 4439110 Max. Teilnehmer/-innen
Semester WiSe 2022/23 Zugeordnetes Modul
Erwartete Teilnehmer/-innen
Rhythmus
Hyperlink https://moodle.uni-weimar.de/course/view.php?id=41421
Weitere Links www.webis.de
Sprache englisch
Termine Gruppe: [unbenannt]
  Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum Raum-
plan
Lehrperson Bemerkung fällt aus am Max. Teilnehmer/-innen
Einzeltermine anzeigen
Do. 09:15 bis 10:45 wöch. von 20.10.2022  Marienstraße 13 C - Hörsaal A  

Lecture


 

 
Einzeltermine anzeigen
Do. 11:00 bis 13:00 wöch. von 27.10.2022  Marienstraße 13 C - Hörsaal A  

Lab class

 
Einzeltermine anzeigen
Di. 08:00 bis 10:00 Einzel am 21.02.2023 Marienstraße 13 C - Hörsaal A  

written exam

 
Einzeltermine anzeigen
Di. 08:00 bis 10:00 Einzel am 21.02.2023 Marienstraße 13 C - Hörsaal B  

written exam

 
Gruppe [unbenannt]:
 
 


Zugeordnete Personen
Zugeordnete Personen Zuständigkeit
Stein, Benno Maria, Prof., Dr.rer.nat.
Bevendorff, Janek , Master of Science
Studiengänge
Abschluss Studiengang Semester Leistungspunkte
Master Medieninformatik (M.Sc.), PV 29 - 4,5
Master Computer Science and Media (M.Sc.), PV 11 - 4,5
Master Human-Computer Interaction (M.Sc.), PV14 - 4,5
Master Human-Computer Interaction (M.Sc.), PV17 - 4,5
Master Digital Engineering (M.Sc.), PV 17 - 6
Master Human-Computer Interaction (M.Sc.), PV15 - 4,5
Master Computer Science for Digital Media (M.Sc.), PV 18 - 4,5
Master Digital Engineering (M.Sc.), PV 19 - 6
Master Human-Computer Interaction (M.Sc.), PV19 - 6
Master Computer Science for Digital Media (M.Sc.), PV 2020 - 6
Master Computer Science for Digital Media (M.Sc.), PV 17 - 4,5
Zuordnung zu Einrichtungen
Intelligente Informationssysteme
Fakultät Medien
Inhalt
Beschreibung

Students will learn to understand machine learning as an informed search in a space of possible hypotheses. The mathematical means to formulate a particular hypothesis class determines the learning paradigm, the discriminative power of a hypothesis, and the complexity of the learning process. Aside from foundations of supervised learning also an introduction to unsupervised learning is given. The lecture covers linear models, neural networks, decision trees and Bayesian learning. It introduces concepts, algorithms, and theoretical backgrounds. The accompanying lab treats both theoretical and applied tasks to deepen the understanding of the field. Team work (2-3 students) is appreciated.

Leistungsnachweis

Klausur

Zielgruppe

M.Sc. Conputer Science and Media / Computer Science for Digital Media

M.Sc. Digital Engineering


Strukturbaum
Keine Einordnung ins Vorlesungsverzeichnis vorhanden. Veranstaltung ist aus dem Semester WiSe 2022/23 , Aktuelles Semester: SoSe 2024

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