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SoSe 2024

Introduction to Machine Learning - Einzelansicht

  • Funktionen:
Grunddaten
Veranstaltungsart Vorlesung SWS 3
Veranstaltungsnummer 4439110 Max. Teilnehmer/-innen
Semester WiSe 2019/20 Zugeordnetes Modul
Erwartete Teilnehmer/-innen
Rhythmus
Hyperlink  
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 24.10.2019  Marienstraße 13 C - Hörsaal C      
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Do. 11:00 bis 12:30 wöch. von 24.10.2019  Marienstraße 13 C - Hörsaal C      
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Mi. 13:30 bis 15:00 Einzel am 12.02.2020 Marienstraße 13 C - Hörsaal C  

Zusatztermin Übung

 
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Fr. 10:00 bis 12:00 Einzel am 14.02.2020 Steubenstraße 6, Haus F - Audimax  

Prüfung

 
Gruppe [unbenannt]:
 
 


Zugeordnete Personen
Zugeordnete Personen Zuständigkeit
Stein, Benno Maria, Prof., Dr.rer.nat.
Völske, Michael , Dr.rer.nat.
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 17 - 4,5
Zuordnung zu Einrichtungen
Intelligente Informationssysteme
Fakultät Medien
Inhalt
engl. Beschreibung/ Kurzkommentar

Introduction to Machine Learning

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. Aside from foundations of supervised learning also an introduction to unsupervised learning is given. The lecture 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.

Bemerkung

Der Starttermin wird zum Anfang des Semesters auf der Webseite der Professur bekannt gegeben.

 

The date of the first lecture will be announced on the websites of the professorship, at the beginning of the semester.

Leistungsnachweis

Klausur / written exam

Zielgruppe

M.Sc. Medieninformatik / Master Computer Science and Media / Computer Science for Digital Media

M.Sc. Digital Engineering


Strukturbaum
Keine Einordnung ins Vorlesungsverzeichnis vorhanden. Veranstaltung ist aus dem Semester WiSe 2019/20 , Aktuelles Semester: SoSe 2024

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