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'''Vorlesung mit Projekt''' |
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| ||<|2> '''Termin:''' || Vorlesung: Do 14:00 - 16:00 Uhr, Beginn 12.04.2012, Vorbesprechung Projekt 31.05.2012 || || '''Raum:''' FR 3001 || |
||<|2> '''Termin:''' || Vorlesung: Mi 12:00 - 14:00 Uhr, Beginn 17.10.2012 || || '''Raum:''' FR 3002 || |
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| || '''Betreuer:''' || [[mailto:felix.biessmann@tu-berlin.de|Dr. Felix Bießmann]], [[mailto:irene.winkler@tu-berlin.de|Irene Winkler]] || | || '''Betreuer:''' || [[mailto:felix.biessmann@tu-berlin.de|Dr. Felix Bießmann]] || |
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| In der ersten Semesterhälfte werden ausgewählte Lernalgorithmen vorgestellt. In der zweiten Semesterhälfte werden die Studenten die gelernten Methoden selbständig in einer praxisrelevanten Problemstellung anwenden. | |
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| * Künstliche Neuronale Netze (Reichardt Korrelator, Perzeptron Algorithmus, Deep Belief Networks) | * Künstliche Neuronale Netze (Reichardt Korrelator, Perzeptron Algorithmus, Multilayer Neural Networks) |
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Beispiele für im Projekt zu bearbeitenden Problemstellungen sind: * Automatisierte Schrifterkennung * Intelligentes Filtern von E-Mail Spam * Extraktion von semantischer Information aus Textdaten im Internet === Voraussetzungen === Kenntnisse grundlegender Konzepte der Wahrscheinlichkeitsrechnung, Statistik und Linearer Algebra. === Vorlesungsplan === Vorläufige Planung der Vorlesunge || '''Termin''' || '''Thema''' || '''Materialien''' || ||'''12.04.2012'''|| Introduction and some Cybernetics ||[[http://www.user.tu-berlin.de/felix.biessmann/downloads/KA/lecture1_slides.pdf| Slides Lecture 1]] || ||'''19.04.2012'''|| Neurons – computational units of cognition || || ||'''26.04.2012'''|| Classification || || ||'''03.05.2012'''|| Deep belief networks || || ||'''10.05.2012'''|| Regression || || ||'''17.05.2012'''|| Factor Analyses || || ||'''24.05.2012'''|| Clustering || || ||'''31.05.2012'''|| Generalization and Model Selection || || |
Kognitive Algorithmen
Termine und Dozenten
Termin: |
Vorlesung: Mi 12:00 - 14:00 Uhr, Beginn 17.10.2012 |
Raum: FR 3002 |
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Verantwortlicher: |
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Betreuer: |
Themen
Computerprogramme können nützliche kognitive Fähigkeiten lernen. Diese Veranstaltung vermittelt ein intuitives Verständnis elementarer Konzepte des Maschinellen Lernens, deren Entstehung und ihrer Anwendung.
Vorgestellt werden unter anderem:
- Überwachte Lernmethoden (lineare Regression, naive Bayes Klassifikation)
- Künstliche Neuronale Netze (Reichardt Korrelator, Perzeptron Algorithmus, Multilayer Neural Networks)
- Dimensionsreduktion mit Faktoranalysen (Principal Component Analysis, Canonical Correlation Analysis)
- Clustering (k-Means, Spectral Clustering)