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Block-Seminar "Classical Topics in Machine Learning"

Termine und Informationen

Inhalt

In diesem Seminar wird eine Auswahl klassischer Themen aus dem Bereich des Maschinellen Lernens behandelt. Die Spannbreite der Themen umfasst unüberwachten Lernverfahren (Dimensionsreduktion, Blinde Quellentrennung, Clustering, etc.), Klassifikations- und Regressionsalgorithmen (SVMs, Neuronale Netze, etc.) und Methoden zur Modellselektion.

Voraussetzungen

Wir empfehlen den Besuch der Vorlesung "Maschinelles Lernen I".

Ablauf

• Die Vorbesprechung findet am 17.11.2010 statt.
• Die Teilnehmer wählen bis Mitte Januar ein Thema in Absprache mit dem Betreuer (siehe Themenliste).
• Das Seminar findet als Blockveranstaltung am Ende des Semester statt (Termin wird noch bekanntgegeben).

Vorträge

Jeder Vortrag soll 35 Minuten (+ 10 Minuten Diskussion) dauern. Der Vortrag kann wahlweise auf Deutsch oder Englisch gehalten werden. Ein guter Vortrag führt kurz in das jeweilige Thema ein, stellt die Problemstellung dar und beschreibt zusammenfassend relevante Arbeiten und Lösungen.

Leistungsnachweis

Das Seminar ist Wahlpflichtbestandteil des Master-Module "Maschinelles Lernen 1". Bachelor-Studenten können diese Master-Module auf Antrag ebenfalls belegen. Die erfolgreiche Teilnahme am Seminar ist Voraussetzung für die Modul-Prüfung.

Themen

Die Vorträge sollen jeweils 35 Minuten (+ 10 Minuten Diskussion) dauern. Wir legen Wert auf diese Zeitvorgabe und werden Vorträge bei deutlicher Überschreitung abbrechen.