Maschinelles Lernen II - Theorie und Anwendung

Integrierte Vorlesung mit Übung

Termine und Dozenten

Themen

In dieser Vorlesungen werden weiterführende Themen des Maschinellen Lernens behandelt. Ein besonderer Schwerpunkt wird hierbei auf Anwendungen gelegt. Mehrere erfolgreiche Anwendungen des Maschinellen Lernens werden besprochen und auf die jeweiligen Besonderheiten wird eingegangen. Unter anderem werden folgende Themen behandelt:

• Dimensionsreduktion
• Blind-Source-Separation
• Deep Learning
• Kernmethoden für strukturierte Daten
• Multiple-Kernel Learning
• Optimierungstheorie

Beispiele für erfolgreiche Anwendungen sind unter anderem

• Signalverarbeitung
• Bioinformatik
• Netzwerksicherheit
• Chemoinformatik

Voraussetzungen

Maschinelles Lernen 1

Übungen

Die Übungen finden jeden Donnerstag nach der Vorlesung in FR 1002 statt. Die Übungskoordination erfolgt über das ISIS-System der TU. Für die Anmeldung ist ein tubIT-Konto erforderlich. Als Neben- oder Gasthörer kann man dieses bei der tubIT erhalten. Dazu muss unter persönlicher Vorlage einer gültigen Neben- oder Gasthörerbescheinigung im tubIT-Laden ein Provisionierungsverfahren beantragt werden.

Die ISIS-Diskussionsforen können für Fragen zur Veranstaltung und zu den Übungen in Anspruch genommen werden - die Verantwortlichen bemühen sich um eine zeitnahe Beantwortung der offenen Fragen.

Matlab ist auf dem vom IRB verwalteten System installiert und kann mit /home/ml/ml/bin/matlab gestartet werden. Die Computer des IRB lassen sich nur mit einem IRB-Login nutzen, der für Nutzer eines tubIT-Kontos beim IRB elektronisch beantragbar ist.

Abgabemodalutäten:

• Die Lösungen zu den Aufgaben sind jeweils in der darauffolgenden Woche bis Montag 10:00 MEZ einzureichen.

• Die Lösungen zu den theoretischen Aufgaben sind handschriftlich im Briefkasten vor Raum FR 6061 abzugeben.

• Die Abgabe der Lösungen zu den praktischen Aufgaben erfolgt über ISIS.

• Die Übungen dürfen in festen Zweiergruppen bearbeitet und abgegeben werden.

Bei der Abgabe der Lösungen ist Folgendes zu beachten:

• Die Lösungen sollten gut erklärt und strukturiert sein: Mathematische Beweise müssen genügend erklärenden Text erhalten, die die Beweisstrategie und die gezogenen Schlussfolgerungen verdeutlichen. Programmcode muss ausreichend dokumentiert und den üblichen Konventionen entsprechend formatiert sein. Insbesondere ist auf eine lesbare Namensgebung und eine - visuell wie konzeptionell - klare Struktur zu achten.
• Die Lösungen müssen selbst erarbeitet und niedergeschrieben werden. Natürlich ist es nicht verboten, über die Aufgaben und ihre Lösung zu diskutieren. Handfester Betrug wie wörtliches Übernehmen von Passagen oder Verwenden von Lösungen aus dem Internet kann mit der Nichtanerkennung von Leistungen bis hin zum Nichtbestehen geahndet werden.
• Falls eine rechtzeitige Abgabe aufgrund höherer Gewalt nicht möglich ist, sollte das möglichst vorher mit dem Übungsleiter abgesprochen werden. Im Härtefall kann das dann für die Bestehensgrenze berücksichtigt werden.

Online-Kursangebot

Ein thematischer Terminplan, Übungsblätter, Literatur und Weiteres findet sich auf der ISIS-Seite des Kurses. Außerdem gibt es dort die Möglichkeit, an Diskussionen teilzunehmen und Fragen zum Kurs zu stellen.