dieses Sommersemester 2022 wird eine Vorlesung zum Thema Überwachtes Lernen / Einführung Machine Learning (5.01.905) angeboten. Der Kurs ist auch für Nicht-Mathematiker*innen zugänglich. Voraussetzungen sind Grundkenntnisse in Statistik/ Stochastik und Analysis.
Inhalt: Der Kurs gibt eine Einführung in Machine Learning:
Lernen von Daten
k-Nächste-Nachbarn
Bayes Modell
Entscheidungsbäume
Random Forest
Neuronale Netze
evtl. Generative adversarial network (GAN).
Anwendungen in Naturwissenschaften, Ökonomie, Medizin und Bildverarbeitung
Ablauf: Die Vorlesung und Übung finden in Präsenz statt und werden gleichzeitig online übertragen und als Video gespeichert. Die erste Übung findet am 19.04 um 12:15 mit einer allgemeinen Einführung in R statt. Die Erste Vorlesung erfolgt am 22.04 um 14:15
Admission settings
The course is part of admission "Anmeldung gesperrt (global)".
Erzeugt durch den Stud.IP-Support The following rules apply for the admission: