Praktikum Maschinelles Lernen und Datenanalyse

• Termin:	Montag 10:00 - 12:00 Uhr (Vorlesung), Mittwoch 10:00 - 12:00 Uhr (Gemeinsame Sprechstunde)
  Raum:	FR 3001 (Montag 10:00 - 12:00 Uhr) und FR 6043 (Mittwoch 10:00 - 12:00 Uhr)
  Dozent:	Prof. Dr. Klaus-Robert Müller
  Ansprechpartner:	Dr. Mikio Braun und Paul von Bünau

Im Praktikum Maschinelles Lernen und Datenanalyse soll der Prozess der explorativen Datenanalyse geübt werden. Der Schwerpunkt liegt auf den Themengebieten Visualisierung und Dimensionsreduktion, Klassifikation mit Neuronalen Netzen, Hidden-Markov-Modelle auf Genomdaten und Support-Vektor-Maschinen. Die Aufgaben sind kombinierte Programmier- und Simulationsaufgaben in Matlab.

Der Besuch des Kurses Einführung in die computergestützte Datenanalyse mit Matlab wird empfohlen. Grundlegende Kentnisse des Maschinellen Lernen sind sehr hilfreich, bei grossem Interesse und Engagement aber keine zwingende Voraussetzung.

Die Veranstaltung gliedert sich in zwei Teile: Eine Vorlesung, in der Methoden und Theorie der Aufgaben vermittelt werden (Montags 10:00 - 12:00 Uhr) und eine gemeinsame Sprechstunde (Mittwochs 10:00 - 12:00 Uhr), in der wir Fragen und Probleme besprechen, die bei der Bearbeitung der Aufgaben auftauchen. Die Termine finden nach Ankündigung (s.u.) statt.

Weitere Informationen findet Ihr im Informationsblatt.

Termine

• Datum	Uhrzeit	Raum	Beschreibung
  20.4.	10:00-12:00 Uhr	FR 3001	Vorbesprechung, Ausgabe Übungsblatt Nr. 1
  29.4.	10:00-12:00 Uhr	FR 6043	Matlab Crash-Kurs, Gemeinsame Sprechstunde