inf533 - Probabilistische Modellierung I (Veranstaltungsübersicht)

inf533 - Probabilistische Modellierung I (Veranstaltungsübersicht)

Department für Informatik 3 KP
Semesterveranstaltungen Wintersemester 2020/2021
Lehrveranstaltungsform: Seminar
Hinweise zum Modul
Hinweise
Verknüpft mit den Modulen:
  • inf 534
Prüfungszeiten
Werden in der VA bekannt gegeben
Prüfungsleistung Modul
Seminarvortrag, schriftliche Ausarbeitung des Vortrags
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 z.B. als kooperative Assistenzsysteme technisch verfügbar gemacht werden.

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


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


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


Selbstkompetenzen
Die Studierenden:
  • reflektieren Möglichkeiten und Grenzen probabilistischer Modelle und sowie möglicher Alternativen des Machine-Learning