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Kognitive Algorithmen

Vorlesung mit Projekt

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, Deep Belief 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

Vorausgesetzt ist die bestandene Prüfung des Vorkurses Main/SS12_MatheKurs, in dem grundlegende Konzepte der Wahrscheinlichkeitsrechnung, Statistik und Linearer Algebra wiederholt werden. Zur Bearbeitung der Projektarbeit sind Programmierkenntnisse in Matlab erforderlich, die im Kurs Einführung in die computergestützte Datenanalyse mit Matlab vermittelt werden.

Vorlesungsplan

Vorläufige Planung der Vorlesunge