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Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik
Vorlesungen

Einführung in das Machine Learning


Akündigungen

Diese Lehrveranstaltung wird nicht mehr angeboten.

Organisation

Studiengänge, Modulnummern und Credits:

B.Sc. Elektrotechnik und Informationstechnik, ETIT-045, 5 ECTS
B.Sc. Maschinenbau, 5 ECTS

Einschreibung: Bitte melden Sie sich in LSF an. Sie werden dann automatisch in den Moodle Kurs eingeschrieben.

Semester: Winter 23/24

Vorlesung & Übung

Vorlesung: Prof. Dr.-Ing. Timm Faulwasser
Zeit: Mittwochs, 08:15 - 09:45
Raum: Emil-Figge-Straße 50, HS 3
Beginn: 11.10.2023
Sprache: Deutsch

Übung: Gösta Stomberg, Maísa Beraldo Bandeira
Zeit: Mittwochs, 14:15 - 15:45
Raum: CT ZE / HS ZE 15
Begin: 01.11.2023
Sprache: Deutsch

Prüfung: TBD

Sprechstunde: nach Vereinbarung

Inhalt

  • Grundlagen des maschinellen Lernens
  • Regression und Klassifikation
  • Grundkonzepte der Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung
  • Verfahren des betreuten Lernens
    • Support-Vector Maschinen
    • Kernel Verfahren
    • Gauss'sche Prozesse
    • Neuronale Netze
  • Umsetzung von maschinellen Lernverfahren in Matlab oder Python
  • Fallstudien aus technischen Anwendungen

Literatur: Bishop, C. M. Pattern recognition and machine learning. Springer, 2006

Kontakt