Differences between revisions 5 and 6
Revision 5 as of 2015-07-24 12:29:21
Size: 2185
Comment:
Revision 6 as of 2015-07-24 12:29:54
Size: 2153
Comment:
Deletions are marked like this. Additions are marked like this.
Line 25: Line 25:
|| 10:00 – 11:30 Uhr || Einführende Vorlesung, Raum MAR 4.064|| || 10:00 – 11:30 Uhr || Einführende Vorlesung||
Line 27: Line 27:
|| 15:00 - 16:00 Uhr || Besprechung der Übungsaufgaben, Raum MAR 4.065 || || 15:00 - 16:00 Uhr || Besprechung der Übungsaufgaben ||

Mathematische Grundlagen für Maschinelles Lernen

  • Termin:

    Di-Fr, 06.10.15 - 09.10.15, 10:00 - 17:00

    Raum:

    MAR 4.062

    Klausur:

    Freitag, 16.10.15, 14:00 - 16:00, MAR 4.064

    Dozent:

    t.b.d.

Informationen

Das Ziel dieses Kurses ist es, die mathematischen Kenntnisse aus den Grundlagen des Modulen des Informatik Studiums, die fur die Vorlesung Maschinelles Lernen vorausgesetzt werden, aufzufrischen und zu vertiefen.

Dabei handelt es um Konzepte der Linearen Algebra (Vektorraume, Skalarprodukte, Orthogonale Vektoren, Matrizen als lineare Abbildungen, Determinanten, Eigenwerte- und Eigenvektoren) und Wahrscheinlichkeitstheorie (mehrdimensionale Wahrscheinlichkeitsverteilungen, Rechnen mit Erwartungswerten und Varianzen).

Weitere Informationen/Materialien gibt es auf ISIS.

Ablauf

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

10:00 – 11:30 Uhr

Einführende Vorlesung

Bearbeitung der Übungsaufgaben

15:00 - 16:00 Uhr

Besprechung der Übungsaufgaben

16:00 – 17:00 Uhr

Bearbeitung der Hausaufgaben

Folgende Themen werden behandelt

  • 06.10. - Euklidische Vektorräume
  • 07.10. - Matritzen und Determinante
  • 08.10. - Eigenwerte und Eigenvektoren
  • 09.10. - Wahrscheinlichkeitsrechnung

Anrechenbarkeit

Der Kurs ist Wahlpflichtbestandteil des Moduls Maschinelles Lernen I (M.Sc. Informatik) und des Moduls Kognitive Algorithmen (B.Sc. Informatik).

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. 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.

IDA Wiki: Main/WS15_MatheKurs (last edited 2015-10-05 13:12:03 by StephanieBrandl)