| NUMMER: | 310508 |
| KÜRZEL: | MLSM |
| MODULBEAUFTRAGTE:R: | Prof. Dr. Tobias Glasmachers |
| DOZENT:IN: | Jun.-Prof. Dr. Tobias Glasmachers |
| FAKULTÄT: | Fakultät für Informatik |
| SPRACHE: | Englisch |
| SWS: | 4 SWS |
| CREDITS: | 6 CP |
| ANGEBOTEN IM: | jedes Sommersemester |
PRÜFUNGEN
| FORM: | schriftlich |
| TERMIN: | Siehe Prüfungsamt. |
LERNFORM
flipped classroom
LERNZIELE
Internationalisierung: Die Veranstaltung wird auf Englisch durchgeführt. Digitalisierung: Inhaltewerden durch Vidoes und Lesematerial vermittelt. Übungsaufgaben mit Programmieranteilen
werden in Form von Jupyter-Notebooks bereitgestellt. Nach dem erfolgreichen Abschluss
des Moduls
∙ verstehen die Teilnehmer die Grundlagen der statistischen Lerntheorie,
∙ kennen die Teilnehmer die wichtigsten Algorithmen des überwachten statistischen Lernens
und können diese auf Lernprobleme anwenden,
∙ kennen die Teilnehmer Stärken und Beschränkungen verschiedenen Lernverfahren,
∙ können die Teilnehmer Standardsoftware zum maschinellen Lernen zur Lösung neuer
Probleme einsetzen.
INHALT
Grundlagen der statistischen Lerntheorie, Querschnitt der wichtigsten Algorithmen des maschinellenLernens, konkrete Problemlösung mit Standardsoftware
VORAUSSETZUNGEN CREDITS
Bestandene Modulabschlussprüfung