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Foto: Matthias Friel

Intelligente Datenanalyse & Maschinelles Lernen I - Einzelansicht

Veranstaltungsart Vorlesung/Übung Veranstaltungsnummer 551021
SWS Semester SoSe 2022
Einrichtung Institut für Informatik und Computational Science   Sprache englisch
Belegungsfristen 01.04.2022 - 10.05.2022

Belegung über PULS
01.04.2022 - 10.05.2022

Belegung über PULS
Gruppe 1:
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    Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum Lehrperson Ausfall-/Ausweichtermine Max. Teilnehmer/-innen
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Übung Di 14:00 bis 16:00 wöchentlich 19.04.2022 bis 26.07.2022  2.70.0.11 Prof. Dr. Scheffer  
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Vorlesung Mi 14:00 bis 16:00 wöchentlich 20.04.2022 bis 27.07.2022  2.27.1.01 Prof. Dr. Scheffer  
Gruppe 2:
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    Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum Lehrperson Ausfall-/Ausweichtermine Max. Teilnehmer/-innen
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Übung Mi 12:00 bis 14:00 wöchentlich 20.04.2022 bis 27.07.2022  2.70.0.11 Prof. Dr. Scheffer  
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Vorlesung Mi 14:00 bis 16:00 wöchentlich 20.04.2022 bis 27.07.2022  2.27.1.01 Prof. Dr. Scheffer  
Gruppe 3:
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    Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum Lehrperson Ausfall-/Ausweichtermine Max. Teilnehmer/-innen
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Vorlesung Mi 14:00 bis 16:00 wöchentlich 20.04.2022 bis 27.07.2022  2.27.1.01 Prof. Dr. Scheffer  
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Übung Do 16:00 bis 18:00 wöchentlich 21.04.2022 bis 28.07.2022  2.70.0.11 Prof. Dr. Scheffer  
Gruppe 4:
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    Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum Lehrperson Ausfall-/Ausweichtermine Max. Teilnehmer/-innen
Einzeltermine anzeigen
Vorlesung Mi 14:00 bis 16:00 wöchentlich 20.04.2022 bis 27.07.2022  2.27.1.01 Prof. Dr. Scheffer  
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Übung Fr 14:00 bis 16:00 wöchentlich 22.04.2022 bis 29.07.2022  2.70.0.11 Prof. Dr. Scheffer  
Kommentar

Die Veranstaltung beschäftigt sich mit Algorithmen, die aus Daten lernen können. Algorithmen des maschinellen Lernens gewinnen aus Daten Modelle, mit denen sich dann Vorhersagen über das beobachtete System treffen lassen. Anwendungen für Datenanalyse-Verfahren erstrecken sich von der Vorhersage von Kreditrisiken über die Auswertung astronomischer Daten bis zu persönlichen Musikempfehlungen. Die Veranstaltung setzt sich aus einem Vorlesungs- und einem Projektteil zusammen. Der Vorlesungsteil vermittelt die Grundlagen des maschinellen Lernens. Im Projektteil werden anwendungsnahe Aufgaben eigenständig in Python bearbeitet.

Leistungsnachweis Projektaufgabe, Klausur oder mündliche Prüfung

Strukturbaum
Keine Einordnung ins Vorlesungsverzeichnis vorhanden. Veranstaltung ist aus dem Semester SoSe 2022 , Aktuelles Semester: SoSe 2024