Modul: Current Topics in Machine Learning 1

Das hier aufgeführte Modul basiert auf in den Amtlichen Bekanntmachungen der Universität Potsdam veröffentlichten Studien- und Prüfungsordnungen.
Verbindliche Regelungswirkung haben nur die veröffentlichten Ordnungen.

AM21: Current Topics in Machine Learning 1

Anzahl der Leistungspunkte (LP):
6 LP

Modulart (Pflicht- oder Wahlpflichtmodul):	Abhängig vom Studiengang (siehe unten)
Inhalte und Qualifikationsziele des Moduls:	Qualifikationsziele Studierende verfügen über umfassendes, detailliertes und spezialisiertes Wissen auf dem neuesten Erkenntnisstand ausgewählter Spezialgebiete des maschinellen Lernens. Sie verfügen über erweitertes Wissen im angrenzenden Bereich der Bayes'schen Statistik. Studierende verfügen über die Fähigkeit, Modellbildungsprobleme zu analysieren, auf Paradigmen des maschinellen Lernens und der Bayes'schen Statistik abzubilden, Lösungen zu entwicklen, zu implementieren und die Qualität der Lösungen mit geeigneten Evaluierungsprotokollen zu bestimmen. Sie können neue Ideen und Verfahren entwicklen, bei unvollständigen Informationen Alternativen abwägen und unter Berücksichtigung unterschiedlicher Bewertungsmaßstäbe bewerten. Inhalte Auswahl weiterführender Themen aus dem Bereich des maschinellen Lernens, beispielweise graphische Modelle, Gaußsche Prozesse, Inferenz, Reinforcement-Lernen, Online-Lernen, Transferlernen, Kernel-Verfahren, Empfehlungsalgorithmen. Die Lehrveranstaltungen in diesem Modul werden in der Regel als Seminar angeboten; je nach Thema können sie im Einzelfall auch als Vorlesung angeboten werden. Die Studierenden absolvieren zum Abschluss des Moduls entweder ein Seminar oder eine Vorlesung. Die Belegung des Moduls AM22 ermöglicht den Studierenden die weitere Spezialisierung im Bereich des Maschinellen Lernens.
Modul(teil)prüfung (Anzahl, Form, Umfang, Arbeitsaufwand in LP):	Lehrveranstaltungsbegleitende Modul(teil)prüfung finden Sie nachfolgend
Selbstlernzeit (in Zeitstunden (h)):	150

Veranstaltungen (Lehrformen)	Kontaktzeit (in SWS)	Prüfungsnebenleistungen (Anzahl, Form, Umfang)		Lehrveranstaltungsbegleitende Modul(teil)prüfung (Anzahl, Form, Umfang)
		Für den Abschluss des Moduls	Für die Zulassung zur Modulprüfung
Vorlesung oder Seminar (Vorlesung oder Seminar)	2	-	-	Falls Seminar: Portfolioprüfung, zusammengesetzt aus Vortrag (60 Minuten) und inhaltlich damit zusammenhängender Hausarbeit (ca. 20 Seiten); Falls Vorlesung: Klausur (90 Minuten) oder mündliche Prüfung (20 Minuten).


Häufigkeit des Angebots:	jedes Semester
Voraussetzung für die Teilnahme am Modul:	keine
Anbietende Lehreinheit(en):	Informatik (50%) Linguistik (50%)

Zuordnung zu Studiengängen	Modulart
Master of Science Cognitive Systems: Language, Learning and Reasoning WiSe 2014/15	Wahlpflichtmodul