Stud.IP Uni Oldenburg
Universität Oldenburg
28.09.2020 02:22:25
inf534 - Probabilistische Modellierung II
Department für Informatik 3 KP
Semesterveranstaltungen Sommersemester 2020
Lehrveranstaltungsform: Seminar
Hinweise zum Modul
Hinweise
Verknüpft mit den Modulen:
  • inf533 Probabilistische Modellierung I
Prüfungszeiten
individuell in Absprache mit dem Lehrenden
Prüfungsleistung Modul
Referat
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

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