Maschinelles Lernen I
Die Lehrkoordination und Einschreibung erfolgt über die
(for course information in English please follow the link above)
Termine und Informationen
Die integrierte Vorlesung "Maschinelles Lernen 1" ist eine Pflichtveranstaltung im Modul "Maschinelles Lernen 1" und umfasst 6 LP. Detailliertere Informationen zur Veranstaltung und zum Modul finden sich im Vorlesungsverzeichnis und im Modulhandbuch.
Vorlesung |
Donnerstags, 10 - 12 (ab 25.10.2012) |
Raum |
MAR 0.016 |
Übung |
Donnerstags, 12 - 14 (ab 25.10.2012) |
Raum |
MAR 0.016 |
Dozenten |
Prof. Dr. Klaus-Robert Müller (Verantwortlicher) |
Dr. Franz Király (Ansprechpartner) |
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Sprechzeiten |
Prof. Dr. Klaus-Robert Müller: nach Vereinbarung |
Dr. Franz Király: nach Vereinbarung |
Themen
Die Vorlesung behandelt einführende Themen im Bereich des Maschinellen Lernens.
Im Anschluss an die Vorlesung findet die Übung statt, in der die erlernten Methoden vertieft und die Übungsaufgaben erklärt werden.
Vorkenntnisse
Hilfreiche, aber nicht zwingend notwendige Vorkenntnisse für die Veranstaltung sind:
- Grundlagenwissen in der Linearen Algebra und Analysis, entsprechend den Modulen Lineare Algebra und Analysis
- Grundkenntnisse in der Wahrscheinlichkeitstheorie, entsprechend dem Modul Elementare Stochastik
- Grundlegende Programmierkenntnisse, Umgang mit MATLAB
In der Vorlesung werden die nötigen Grundlagen in der Regel vorgestellt, bei Bedarf werden sie in der Übung ergänzend erläutert.
Leistungsnachweis und Prüfungsrelevanz
Eine erfolgreiche Teilnahme an dieser Integrierten Vorlesung sowie mindestens einer Wahlpflichtveranstaltung sind Voraussetzung für die Anmeldung zur Modulprüfung Maschinelles Lernen 1. Der Stoff der Modulprüfung besteht aus dem Stoff der Vorlesung und der Übungen sowie des Wahlpflichtteils.
Erfolgreich an der Integrierten Vorlesung teilgenommen hat wer:
- Mindestens 50% der Übungspunkte auf den Übungsblättern erhalten hat.
- Gemäß Studienordnung zur Teilnahme an der Integrierten Vorlesung "Maschinelles Lernen 1" berechtigt ist und keines der Ausschlusskriterien erfüllt.
Für die Ausstellung eines Leistungsnachweises ist ein Studium, eine Nebenhörerschaft oder eine Gasthörerschaft an der TU Berlin Voraussetzung. Für die Anerkennung als Studienleistung für ein Hochschulstudium ist ein Studium oder eine Nebenhörerschaft an der TU Berlin erforderlich.
Eine erfolgreiche Teilnahme an der Integrierten Vorlesung sowie an einer Wahlpflichtveranstaltung über 3 LP berechtigt Studenten der TU Berlin und Nebenhörer zur Teilnahme an der Modulprüfung Maschinelles Lernen 1. Diese findet am Ende des Semeters schriftlich statt, dauert in der Regel zwei Stunden und beinhaltet Fragen zum Semesterstoff, die sich stark an den theoretischen Übungsaufgaben orientieren. Die Nachprüfung bei etwaigem Nichtbestehen ist mündlich.
Übungen
Die Übungen finden jeden Donnerstag nach der Vorlesung in FR 3035 statt. In den Übungen werden zum einen Fragen zur Vorlesung beantwortet und die nötigen theoretischen und praktischen Grundlagen zu den Aufgaben erläutert, zum anderen werden die Aufgaben der letzten Woche erklärt oder von Freiwilligen vorgerechnet.
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 Mittwoch 10:00 MEZ einzureichen.
Die Lösungen zu den theoretischen Aufgaben sind handschriftlich im Briefkasten oder digital um ISIS-System 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.