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