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Foto: Matthias Friel

Maschinelles Lernen & Intelligente Datenanalyse II - Einzelansicht

Veranstaltungsart Vorlesung/Übung Veranstaltungsnummer 551321
SWS Semester WiSe 2019/20
Einrichtung Institut für Informatik und Computational Science   Sprache deutsch
Belegungsfristen 01.10.2019 - 10.11.2019

Belegung über PULS
01.10.2019 - 20.11.2019

Belegung über PULS
Gruppe 1:
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    Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum Lehrperson Ausfall-/Ausweichtermine Max. Teilnehmer/-innen
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Vorlesung Mo 12:00 bis 14:00 wöchentlich 14.10.2019 bis 03.02.2020  3.01.H10 Prof. Dr. Scheffer 23.12.2019: Akademische Weihnachtsferien
30.12.2019: Akademische Weihnachtsferien
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Übung Mi 10:00 bis 12:00 wöchentlich 16.10.2019 bis 05.02.2020  3.04.0.02 Prof. Dr. Scheffer 25.12.2019: 1. Weihnachtstag
01.01.2020: Neujahr
Gruppe 2:
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    Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum Lehrperson Ausfall-/Ausweichtermine Max. Teilnehmer/-innen
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Vorlesung Mo 12:00 bis 14:00 wöchentlich 14.10.2019 bis 03.02.2020  3.01.H10 Prof. Dr. Scheffer 23.12.2019: Akademische Weihnachtsferien
30.12.2019: Akademische Weihnachtsferien
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Übung Do 08:00 bis 10:00 wöchentlich 17.10.2019 bis 06.02.2020  3.04.0.02 Prof. Dr. Scheffer 26.12.2019: 2. Weihnachtstag
02.01.2020: Akademische Weihnachtsferien
Gruppe 3:
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    Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum Lehrperson Ausfall-/Ausweichtermine Max. Teilnehmer/-innen
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Vorlesung Mo 12:00 bis 14:00 wöchentlich 14.10.2019 bis 03.02.2020  3.01.H10 Prof. Dr. Scheffer 23.12.2019: Akademische Weihnachtsferien
30.12.2019: Akademische Weihnachtsferien
Übung Mi  bis  wöchentlich am   Prof. Dr. Scheffer fällt aus
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Kommentar

Aufbauend auf der Vorlesung Intelligente Datenanalyse beschäftigt sich die Veranstaltung vertiefend 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 das notwendige Wissen über Datenanalyse sowie über Matlab. Im Projektteil werden anwendungsnahe Aufgaben eigenständig bearbeitet.

Voraussetzungen Intelligente Datenenalyse
Leistungsnachweis Projektaufgabe und mündliche Prüfung

Strukturbaum
Keine Einordnung ins Vorlesungsverzeichnis vorhanden. Veranstaltung ist aus dem Semester WiSe 2019/20 , Aktuelles Semester: SoSe 2024