Seminar: 2.01.800-B Proseminar: Unsupervised Learning - Details

Seminar: 2.01.800-B Proseminar: Unsupervised Learning - Details

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Allgemeine Informationen

Veranstaltungsname Seminar: 2.01.800-B Proseminar: Unsupervised Learning
Untertitel inf800/inf808
Veranstaltungsnummer 2.01.800-B
Semester WiSe22/23
Aktuelle Anzahl der Teilnehmenden 6
erwartete Teilnehmendenanzahl 10
Heimat-Einrichtung Department für Informatik
Veranstaltungstyp Seminar in der Kategorie Lehre
Erster Termin Donnerstag, 20.10.2022 14:15 - 15:45, Ort: (A05 2-229)
Art/Form S
Lehrsprache deutsch

Räume und Zeiten

(A05 2-229)
Donnerstag: 14:15 - 15:45, wöchentlich (12x)

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
  • Hierarchical clustering
  • Latent variable models
  • Principal component analysis (PCA)
  • Isomap
  • Locally-linear embedding (LLE)
  • Unsupervised Kernel Regression (UKR)
  • Independent component analysis (ICA)
  • Singular value decomposition (SVD)
  • Anomaly Detection
  • Local outlier factor (LOF)
  • Neural Networks
  • Self-organizing maps (SOM)
  • deep belief network (DBN)
  • Autoencoders (AE)
  • Generative adversarial networks (GAN)

Ablauf der Veranstaltung:

  • Zu Beginn (die ersten 3-4 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.