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:
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.