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SoSe 2024

Introduction to Machine Learning - Einzelansicht

  • Funktionen:
Grunddaten
Veranstaltungsart Vorlesung SWS 3
Veranstaltungsnummer 4439110 Max. Teilnehmer/-innen
Semester WiSe 2023/24 Zugeordnetes Modul
Erwartete Teilnehmer/-innen
Rhythmus einmalig
Hyperlink https://moodle.uni-weimar.de/course/view.php?id=46282
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 19.10.2023  Marienstraße 13 C - Hörsaal A  

Lecture


 

 
Einzeltermine anzeigen
Do. 11:00 bis 13:00 unger. Wo von 26.10.2023  Marienstraße 13 C - Hörsaal A  

Lab class

 
Einzeltermine anzeigen
Do. 09:00 bis 12:00 Einzel am 22.02.2024 Marienstraße 13 C - Hörsaal B  

Klausur

 
Einzeltermine anzeigen
Do. 09:00 bis 12:00 Einzel am 22.02.2024 Marienstraße 13 C - Hörsaal A  

Klausur

 
Gruppe [unbenannt]:
 
 


Zugeordnete Personen
Zugeordnete Personen Zuständigkeit
Stein, Benno Maria, Prof., Dr.rer.nat.
Bevendorff, Janek , Master of Science
Kiesel, Johannes , Master of Science
Mirzakhmedova, Nailia
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 Digital Engineering (M.Sc.), PV 2023 - 6
Master Computer Science for Digital Media (M.Sc.), PV 17 - 4,5
Zuordnung zu Einrichtungen
Intelligente Informationssysteme
Fakultät Medien
Inhalt
Beschreibung

In this course students will learn to understand machine learning as a guided 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.


The lecture covers hypothesis spaces, model bias, regression for classification, logistic regression, effectiveness computation, loss function derivation, gradient descent, regularization, neural networks, decision trees, impurity functions, Bayesian learning. The lecture introduces concepts, algorithms, and theoretical backgrounds.


The accompanying lab treats both theoretical and applied tasks to deepen the understanding and hands-on experience of the field. Team work (2-3 students) is appreciated.

Bemerkung

Zeit und Ort werden zu Projektbörse bekannt gegeben!

Leistungsnachweis

Klausur

Zielgruppe

M.Sc. Computer Science and Media,

M.Sc. Computer Science for Digital Media (CS4DM)

M.Sc. Digital Engineering


Strukturbaum
Keine Einordnung ins Vorlesungsverzeichnis vorhanden. Veranstaltung ist aus dem Semester WiSe 2023/24 , Aktuelles Semester: SoSe 2024

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