|
⇤ ← Revision 1 as of 2013-01-07 14:53:41
Size: 3476
Comment:
|
Size: 3514
Comment:
|
| Deletions are marked like this. | Additions are marked like this. |
| Line 12: | Line 12: |
| * Definition und Aufruf eigener Funktionen; und der | * Definition und Aufruf eigener Funktionen; * Debugging; und der |
| Line 14: | Line 15: |
| sollten geläufig sein. | sollten geläufig sein. Erfahrung mit dem selbstständigen Erarbeiten einzelner Programmfunktionen anhand von Programmdokumentationen ist für diesen Kurs sehr nützlich. Da die Dokumentation von Matlab auf Englisch ist, werden außerdem ausreichende Englischkenntnisse benötigt. |
| Line 16: | Line 17: |
| Außerdem werden Kenntnisse in Elementarer Lineare Algebra vorausgesetzt: Matrizen und Vektoren, einfache analytische Geometrie. '''Für die Nutzung von Matlab auf unseren Rechnern wird ein TUBIT-Account benötigt.''' Falls ihr noch keinen Account habt, schreibt mir bitte eine e-mail an irene.winkler@tu-berlin.de mit vollständigem Namen (so wie er auf dem Ausweis steht) und Geburtsdatum. Wir generieren dann ein PDF, mit dem der TUBIT-Account an der [[http://www.tubit.tu-berlin.de/menue/hilfe_beratung/glossar/k/kartenausgabestelle_kas/|Kartenausgabestelle]] abgeholt werden kann. '''Kommando zum Starten von Matlab: /afs/tu-berlin.de/units/Fak_IV/ml/matlab/bin/matlab''' |
Ein Lernziel des Kurses ist es, die von Matlab zur Vefügung gestellten Matrixoperationen zum Programmieren zu verwenden (es geht z.B. darum, wie man den Mittelwert von Daten abzieht, ohne for-Schleifen zu benutzen). Daher wird das sichere Beherrschen des Rechnens mit Matrizen und Vektoren vorausgesetzt. Für das Implementieren von Zufallsexperimenten sind außerdem grundlegende Konzepte der Wahrscheinlichkeitsrechnung wichtig. |
| Line 49: | Line 43: |
| TU Studenten, die den Kurs als als freie Wahl in ihr Studium einbringen möchten, müssen in der Regel die Modulprüfung bei ihrem Prüfungsamt anmelden, ansonsten kann es bei der Anrechnung Probleme geben. | TU Studenten, die den Kurs als als freie Wahl in ihr Studium einbringen möchten, müssen in der Regel die Modulprüfung bei ihrem Prüfungsamt anmelden, ansonsten kann es bei der Anrechnung beim Prüfungsamt Probleme geben. |
Matlab Programmierung für Maschinelles Lernen und Datenanalyse
Termin:
Blockveranstaltung Di, 02.04. bis Do, 04.04.2012 jeweils 10:00-17:00 Uhr, Prüfung Fr, 12.04. 10:00 - 11:30 Uhr
Raum:
Dozent:
Irene Winkler (irene.winkler@tu-berlin.de, Raum MAR 4.034)
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.
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;
- Debugging; und der
- Umgang mit der (UNIX) Kommandozeile
sollten geläufig sein. Erfahrung mit dem selbstständigen Erarbeiten einzelner Programmfunktionen anhand von Programmdokumentationen ist für diesen Kurs sehr nützlich. Da die Dokumentation von Matlab auf Englisch ist, werden außerdem ausreichende Englischkenntnisse benötigt.
Ein Lernziel des Kurses ist es, die von Matlab zur Vefügung gestellten Matrixoperationen zum Programmieren zu verwenden (es geht z.B. darum, wie man den Mittelwert von Daten abzieht, ohne for-Schleifen zu benutzen). Daher wird das sichere Beherrschen des Rechnens mit Matrizen und Vektoren vorausgesetzt. Für das Implementieren von Zufallsexperimenten sind außerdem grundlegende Konzepte der Wahrscheinlichkeitsrechnung wichtig.
Die Abgabe der Hausaufgaben erfolgt via ISIS.
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 Wahlpflichtbestandteil des Moduls Maschinelles Lernen I (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 LP) 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.
TU Studenten, die den Kurs als als freie Wahl in ihr Studium einbringen möchten, müssen in der Regel die Modulprüfung bei ihrem Prüfungsamt anmelden, ansonsten kann es bei der Anrechnung beim Prüfungsamt Probleme geben.