In der Vorlesung werden wesentlicher symbolische, statistische und
neuronale Ansätze des maschinellen Lernens mit Bezügen zum
menschlichen Lernen vertiefend eingeführt. In den Übungen
werden Methoden und Techniken z.T mit Programmieraufgaben in Java
vertieft.
Die Vorlesungssprache
ist Deutsch, Materialien sind z.T. in englischer Sprache.
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Thema
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Vorausgesetzt werden eine erfolgreiche Teilnahme an KogSys I (gilt nicht
für WS 04/05) sowie Grundkenntnisse im Umgang mit Rechnern und in
Java (für die Bearbeitung einiger Übungsaufgaben).
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Voraussetzungen
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In this course well-known symbolical, statistical, and neuronal
approaches to machine learning are introduced and relations to human
learning are discussed. In the practice part, some methods and
techniques are applied and implemented in Java. Course language is
German, some reading materials are in English.
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Topic
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Successful participation in the course KogSys I (this is no prerequisite
for winter term 04/05, where the course is offered for the first time)
as well as basic computer skills and programming in Java (for solving
homework assignements) are expected.
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Prerequisites
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V: Do, 14:00-16:00, F 380
Ü: Di, 12:00-14:00, F 381
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Termine
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Vorlesung:
Ute Schmid
Übung:
Emanuel Kitzelmann
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Dozenten
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Tom Mitchell (1997).
Machine Learning. McGraw Hill.
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empfohlene Literatur / recommended literature
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Interessantes im Web
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Learning Strategies and Programs
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Perspective
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