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Kognitive Algorithmen

Vorlesung mit Projekt

Anrechnung

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 an (3ECTS), in dem ausgewählte Themen der Vorlesung anhand praxisrelevanter Anwendung eingehender vorgestellt werden.

Termine und Dozenten

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)

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

Programmierprojekt

Materialien Mathevorkurs

Wer die Übungen zum Mathevorkurs nachholen muss, findet hier die Aufgaben hier: