Inhalt
Kurzkommentar |
Es wird empfohlen diesen Kurs vor 5812 (Maschinelles Lernen für Intelligente Systeme) zu belegen.
- Alle Materialien werden im zugeordneten Moodle-Kurs zur Verfügung gestellt.
- Einschreibeschlüssel wird per E-Mail bekannt gegeben.
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Inhalt |
- Linear Regression
- Linear Classification
- Nonlinear Modeling and Generalization
- Kernel Functions
- Perceptron and Support Vector Machines
- Non-Parametric Algorithms
- Decision Trees
- Optimization
- Neural Netwoks and Deep Learning
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Lernziele |
What is this course about?
The goal of this course is to give an introduction to the field of machine learning and optimization. The course will teach basics kills to decide which learning algorithm to use for what problem, evaluate and debug it. We provide theoretical exercises and practical programming assignments. Students will be grouped for a final machine learning project.
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Voraussetzungen |
- Ein Grundkurs Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen oder Data Mining.
- Solide Kenntnisse in Analysis und Linearer Algebra.
- Programmiersprache Python.
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Leistungsnachweis |
PF benotet |