Mathematische Grundlagen für Maschinelles Lernen

Termin:

4-Tägige Blockveranstaltung Mo, 01.10. bis Fr, 05.10.2012 jeweils 10:00-17:00 Uhr (03.10. Feiertag)

Klausur:

Mi, 10.10.11 , 8:00 - 09:30 Uhr

Raum:

FR 6535

Dozent:

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

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 (Wahrscheinlichkeitsverteilungen, Rechnen mit Erwartungswerten und Varianzen).

Ablauf

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

10:00 - 12:00

Einführende Vorlesung

12:00 - 15:00

Bearbeiten der Übungsaufgaben & Mittagspause

15:00 - 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 Wahlpflichtbestandteil 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

Donnerstag - Eigenwerte und Eigenvektoren

Freitag - Wahrscheinlichkeitsrechnung

Klausurergebnis

Matrikelnr.

Punkte

Note

199878

35

1,7

331652

39.5

1,0

343705

39

1,0

345238

32

2,0

346082

33

2,0

346336

34

1,7

IDA Wiki: Main/WS12_MatheKurs (last edited 2013-03-01 08:43:26 by IreneWinkler)