Differences between revisions 6 and 7
Revision 6 as of 2012-01-25 18:09:25
Size: 3356
Editor: IreneWinkler
Comment:
Revision 7 as of 2012-01-25 18:11:30
Size: 3357
Editor: IreneWinkler
Comment:
Deletions are marked like this. Additions are marked like this.
Line 16: Line 16:
Die Abgabe der Hausaufgaben erfolgt via ISIS. Die Abgabe der Hausaufgaben erfolgt via ISIS.  
Line 18: Line 18:
=== Ziel ===  === Ziel ===
Line 23: Line 23:
Line 31: Line 32:
=== Ablauf == === Ablauf ===
Line 37: Line 38:
|| 14:30 Uhr || Ausgabe und ggf. Besprechung der Musterlo ̈sungen || || 14:30 Uhr || Ausgabe und ggf. Besprechung der Musterlösungen ||

Matlab Programmierung für Maschinelles Lernen und Datenanalyse

  • Termin:

    Blockveranstaltung Di, 03.04. bis Do, 05.04.2012 jeweils 10:00-17:00 Uhr, Prüfung Mi, 11.04. 08:30 - 10:00 Uhr

    Raum:

    FR 6043

    Dozent:

    Irene Winkler (irene.winkler@tu-berlin.de, Raum FR 6056)

Wichtig

Um Matlab auf den Rechnern im Raum FR 6043 nutzen zu können braucht Ihr einen Account am IRB bzw. einen Account beim TUBit, für den der Zugriff auf die IRB UNIX Server (pepino, bolero, etc.) aktiviert wurde. Diese Aktivierung kann man hier durchführen.

Falls Ihr kein eigenes Notebook mit Matlab mitbringt, besorgt Euch bitte rechtzeitig vor dem Kurs einen Account und testet, ob ihr Matlab wie im Informationsblatt angegeben starten könnt. Für Studenten anderer Universitäten kann vom IRB/TUBit ein temporärer account zum Besuch des Kurses eingerichtet werden.

Matlab kann auf den Rechnern des IRB (pepino, bolero, etc.) mit dem Kommando ~ml/bin/matlab gestartet werden.

Die Abgabe der Hausaufgaben erfolgt via ISIS.

Ziel

Das Ziel dieses Kurses ist es, allgemeine Grundlagen im Umgang und der Programmierung von Matlab zu vermitteln. Die Inhalte des Kurses sind geringfügig auf Anwendungen im Maschinellen Lernen zugeschnitten. Statistische Methoden zur Datenanalyse werden nicht unterrichtet.

=== Voraussetzungen ===

Grundlegende Kenntnisse in einer andere Programmiersprache werden vorausgesetzt. Das bedeutet, Konzepte wie

  • Variablen und Datentypen;
  • Kontrollstrukturen (if, for, while, switch);
  • Definition und Aufruf eigener Funktionen; und der
  • Umgang mit der (UNIX) Kommandozeile

sollten geläufig sein. Elementare Lineare Algebra wird vorausgesetzt: Matrizen und Vektoren, einfache analytische Geometrie.

=== Ablauf ===

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

10:00 – 11:00 Uhr

Einführung und Demonstration (zum Mittippen)

11:00 – 13:00 Uhr

Gemeinsame Bearbeitung der Übungsaufgaben

|| 14:30 Uhr || Ausgabe und ggf. Besprechung der Musterlösungen ||

14:30 – 17:00 Uhr

Bearbeitung der Hausaufgaben

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

  • Dienstag: Grundlagen Matlab, Lineare Algebra
  • Mittwoch: Grafik, Zufallszahlen
  • Donnerstag: Mehr Grafik, Datenimport, Umgang mit Strings

=== Anrechenbarkeit ===

Der Kurs ist Wahlpflicht- bestandteil des Moduls Maschinelles Lernen I (M.Sc. Informatik).

Eine Anmeldung für den Kurs ist nicht erforderlich, Studenten aller Fachrichtungen und Universitäten sind willkommen. Grundlage für den benoteten Leistungsnachweis (2 SWS) ist die Klausur (90 Minuten), auf Wunsch stellen wir bei bestandener Klausur auch einen unbenoteten Leistungsnachweis aus. Matlab und sämtliche Aufzeichnungen dürfen in der Klausur verwendet werden. 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. Die Hausaufgaben sind nicht als Gruppenarbeit anzufertigen.

IDA Wiki: Main/SS12_MatlabKurs (last edited 2012-04-03 07:57:49 by IreneWinkler)