inf534 - Probabilistische Modellierung II (Vollständige Modulbeschreibung)

inf534 - Probabilistische Modellierung II (Vollständige Modulbeschreibung)

Originalfassung Englisch PDF Download
Modulbezeichnung Probabilistische Modellierung II
Modulkürzel inf534
Kreditpunkte 3.0 KP
Workload 90 h
Einrichtungsverzeichnis Department für Informatik
Verwendbarkeit des Moduls
  • Master Engineering of Socio-Technical Systems (Master) > Embedded Brain Computer Interaction
  • Master Informatik (Master) > Angewandte Informatik
  • Master Wirtschaftsinformatik (Master) > Akzentsetzungsmodule der Informatik
Zuständige Personen
  • Fatikow, Sergej (Modulverantwortung)
  • Marx Gómez, Jorge (Modulverantwortung)
  • Lehrenden, Die im Modul (Prüfungsberechtigt)
Teilnahmevoraussetzungen
Kompetenzziele
Probabilistische Bayessche Modelle werden mit entsprechenden Tools (z.B. BUGS, JAGS, STAN) oder domänenspezifischen Programmiersprachen (WebPPL, PyMC3, … , etc.) erstellt. Bilden sie kognitive Prozesse bei Mensch (z.B. Piloten, Fahrer) und Tier nach, können ihre Leistungen zB. als kooperative Assistenzsysteme technisch verfügbar gemacht werden. In dem zweiten Teil wird das Thema des ersten Moduls inf533 vertieft. Es werden in diesem Modul aktuelle Veröffentlichungen zu dem Thema gelesen, präsentiert und diskutiert.

Fachkompetenzen
Die Studierenden:
  • lernen die Verknüpfung von Problem- mit Modellklassen sowie deren praktische Umsetzung


Methodenkompetenzen
Die Studierenden:
  • erwerben fortgeschrittene Kenntnisse im Entwurf, Implementation und Identifikation probabilistischer Bayesscher Modelle sowie alternativer Methoden des Machine Learning


Sozialkompetenzen
Die Studierenden:
  • lernen probabilistische Theorien, Methoden und Modelle argumentativ zu präsentieren und zu diskutieren


Selbstkompetenzen
Die Studierenden:
  • reflektieren Möglichkeiten und Grenzen probabilistischer Modelle und sowie möglicher Alternativen des Machine-Learning
Modulinhalte
Theorien, Methoden und Beispiele Bayesscher Modelle mit praktischen Anwendungen
Literaturempfehlungen
Aktuelle Veröffentlichungen
Links
Unterrichtssprache Deutsch
Dauer in Semestern 1 Semester
Angebotsrhythmus Modul halbjährlich
Aufnahmekapazität Modul unbegrenzt
Hinweise
Verknüpft mit den Modulen:
  • inf533 Probabilistische Modellierung I
Modulart je nach Studiengang Pflicht oder Wahlpflicht
Modullevel AS (Akzentsetzung / Accentuation)
Vorkenntnisse - Grundkenntnisse Progeammierung
Prüfung Prüfungszeiten Prüfungsform
Gesamtmodul
individuell in Absprache mit dem Lehrenden
Referat
Lehrveranstaltungsform Seminar
SWS 2
Angebotsrhythmus --