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Mathematische Grundlagen für Maschinelles Lernen

Ziel

Das Ziel dieses Kurses ist es, die mathematischen Kenntnisse aus den Grundlagen des Modulen des Informatik Studiums, die für die Vorlesungen "Kognitive Algorithmen" und "Maschinelles Lernen" vorausgesetzt werden, aufzufrischen und zu vertiefen.

Dabei handelt es sich um Konzepte der Linearen Algebra (Vektorraume, Skalarprodukte, Orthogonale Vektoren, Matrizen als lineare Abbildungen, Determinanten, Eigenwerte- und Eigenvektoren) und Wahrscheinlichkeitstheorie (mehrdimensionale Wahrscheinlichkeitsverteilungen, Rechnen mit Erwartungswerten und Varianzen).

Ablauf

Es besteht keine Anwesenheitspflicht. Der ungefähre Ablauf ist wie folgt:

10:00 - 11:30

Einführende Vorlesung

11:30 - 13:00

Gemeinsames Bearbeiten der Übungsaufgaben

14:30 - 16:00

Besprechung der Übungsaufgaben und Besprechung der Hausaufgaben vom vorherigen Tag

16:00 - 17:00

Bearbeitung der Hausaufgaben

Abgabeschluss für die Hausaufgaben ist 10:00 Uhr am folgenden Tag. Wir werden folgende Themen behandeln:

Anrechenbarkeit

Dieser Kurs ist Pflichtbestandteil des Moduls "Kognitive Algorithmen" (B.Sc. Informatik) und Wahlpflichtbestandteil des Moduls "Maschinelles Lernen 1" (M.Sc. Informatik). (Das Master-Modul "Maschinelles Lernen 1" wird im Wintersemester angeboten und lässt sich auf Antrag in den Bachelor Informatik einbringen).

Eine Anmeldung für den Kurs ist nicht erforderlich, Studenten aller Fachrichtungen und Universitäten sind willkommen. Grundlage für den benoteten Leistungsnachweis (2 SWS bzw. 3 SP) ist eine Klausur (90 Minuten), auf Wunsch stellen wir bei bestandener Klausur auch einen unbenoteten Leistungsnachweis aus. Voraussetzung für die Teilnahme an der Klausur ist das Erreichen von mindestens der Hälfte aller möglichen Punkte in den Hausaufgaben, die Ergebnisse in den Übungsaufgaben gehen nicht in die Note ein.

Material

Montag - Euklidische Vektorräume

Dienstag - Matrizen

Mittwoch - Eigenwerte und Eigenvektoren

Donnerstag - Wahrscheinlichkeitsrechnung

Ergebnisse

Matrikelnr.

Punkte

Note

343773

43

1,0

194685

26

3,0

318909

35

1,7

327959

31

2,3

330715

43

1,0

321785

35

1,7

336586

29

2,7

327419

39

1,0

326603

31

2,3

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