Seminar: 2.01.800-G Proseminar: Unsupervised Learning - Details

Seminar: 2.01.800-G Proseminar: Unsupervised Learning - Details

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Allgemeine Informationen

Veranstaltungsname Seminar: 2.01.800-G Proseminar: Unsupervised Learning
Untertitel inf800
Veranstaltungsnummer 2.01.800-G
Semester WiSe21/22
Aktuelle Anzahl der Teilnehmenden 8
erwartete Teilnehmendenanzahl 12
Heimat-Einrichtung Department für Informatik
Veranstaltungstyp Seminar in der Kategorie Lehre
Erster Termin Donnerstag, 21.10.2021 14:00 - 16:00, Ort: (BBB)
Art/Form
Lehrsprache --
ECTS-Punkte 3

Räume und Zeiten

(BBB)
Donnerstag: 14:00 - 16:00, wöchentlich (14x)
Dienstag, 15.03.2022 14:00 - 15:00

Modulzuordnungen

Kommentar/Beschreibung

In diesem Proseminar werden wir uns mit einer Reihe von Unsupervised-Learning-Algorithmen beschäftigen.

Im Folgenden ist eine Auflistung der möglichen Themen gruppiert nach Anwendungsgebieten:

Clustering
  • k-means
  • mixture model
  • Hierarchical clustering
Latent variable models
  • Expectation–maximization algorithm (EM)
  • Isomap
  • Locally-linear embedding (LLE)
  • Unsupervised Kernel Regression (UKR)
  • Unsupervised Nearest Neighbors (UNN)
  • Independent component analysis (ICA)
  • Singular value decomposition (SVD)
Anomaly Detection
  • Local outlier factor (LOF)
  • Isolation forest
Neural Networks
  • Self-organizing maps (SOM)
  • deep belief network (DBN)
  • Generative adversarial networks (GAN)

Ablauf der Veranstaltung:
  • Zu Beginn (die ersten 2-3 Termine) gibt es eine kurze thematische sowie eine etwas ausführlichere organisatorische Einführung (Hinweise zum wissenschaftlichen Schreiben und Präsentieren usw.)
  • Außerdem werden die Themen zu Beginn (1. oder 2. Termin) verteilt
  • Nach einem Bearbeitungszeitraum, beginnen in der zweiten Hälfte des Semesters dann wöchentliche Vorträge

Anmelderegeln

Diese Veranstaltung gehört zum Anmeldeset "Anmeldung gesperrt (global)".
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Folgende Regeln gelten für die Anmeldung:
  • Die Anmeldung ist gesperrt.