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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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| * 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 === Vorausgesetzt ist die bestandene Prüfung des Vorkurses [[Main/SS12_MatheKurs]], in dem grundlegende Konzepte der Wahrscheinlichkeitsrechnung, Statistik und Linearer Algebra wiederholt werden. === Vorlesungsplan === Vorläufige Planung der Vorlesunge || '''Termin''' || '''Thema''' || '''Materialien''' || |
Kognitive Algorithmen
Vorlesung mit Projekt
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. In der ersten Semesterhälfte werden ausgewählte Lernalgorithmen vorgestellt. In der zweiten Semesterhälfte werden die Studenten die gelernten Methoden selbständig in einer praxisrelevanten Problemstellung anwenden.
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)