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'''Vorlesung mit Projekt''' === Anrechnung === ||Für Bachelor Studenten der Informatik|| Wer das Modul Kognitive Algorithmen (Vorlesung, Programmierprojekt und Mathevorkurs, 6ECTS) belegen möchte, kann eine Nachholklausur des Mathevorkurses schreiben. || ||Für alle anderen Studenten || Die Vorlesung und das Programmierprojekt wird mit 3ECTS angerechnet. Mathevorkurs ist nicht erforderlich für die Klausur.|| Relevante Prüfungsleistung ist in allen Fällen nur die benotete Klausur. Für interessierte Studenten bieten wir das begleitende Seminar [[https://wiki.ml.tu-berlin.de/wiki/Main/SS12_AKA||Anwendungen Kognitiver Algorithmen]] an (3ECTS), in dem ausgewählte Themen der Vorlesung anhand praxisrelevanter Anwendung eingehender vorgestellt werden. |
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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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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 || [[http://www.user.tu-berlin.de/felix.biessmann/downloads/KA/lecture2_slides.pdf| Slides Lecture 2]]|| ||'''26.04.2012'''|| Classification || [[http://www.user.tu-berlin.de/felix.biessmann/downloads/KA/lecture3_slides.pdf| Slides Lecture 3]] || ||'''03.05.2012'''|| Regression ||[[http://www.user.tu-berlin.de/felix.biessmann/downloads/KA/lecture4_slides.pdf| Slides Lecture 4]] || ||'''10.05.2012'''|| Multilayer Neural Networks || || ||'''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)