Universität Wien

040649 UK Machine Learning (2019W)

4.00 ECTS (2.00 SWS), SPL 4 - Wirtschaftswissenschaften
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
Moodle

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Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").

Details

max. 30 Teilnehmer*innen
Sprache: Englisch

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

  • Donnerstag 03.10. 16:45 - 18:15 Hörsaal 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Donnerstag 10.10. 16:45 - 18:15 Hörsaal 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Donnerstag 17.10. 16:45 - 18:15 Hörsaal 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Donnerstag 24.10. 16:45 - 18:15 Hörsaal 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Donnerstag 31.10. 16:45 - 18:15 Hörsaal 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Donnerstag 07.11. 16:45 - 18:15 Hörsaal 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Donnerstag 14.11. 16:45 - 18:15 Hörsaal 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Donnerstag 21.11. 16:45 - 18:15 Hörsaal 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Donnerstag 28.11. 16:45 - 18:15 Hörsaal 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Donnerstag 05.12. 16:45 - 18:15 Hörsaal 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Donnerstag 12.12. 16:45 - 18:15 Hörsaal 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Donnerstag 09.01. 16:45 - 18:15 Hörsaal 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Donnerstag 16.01. 16:45 - 18:15 Hörsaal 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Donnerstag 23.01. 16:45 - 18:15 Hörsaal 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Donnerstag 30.01. 16:45 - 18:15 Hörsaal 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock

Information

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

Vermitteln von Basiswissen für Machine Learning über Vorträge.

Inhalt:
- Recursive estimation and stochastic gradient methods
- Linear classifier and support vector machines
- Neural Networks
- Bayesian Networks
- Clustering and the EM-Algorithm
- Hidden Merkur Models - Baum/Welch and Viterbi-Algorithms

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

Laufende Lösung von Übungsaufgaben aus dem Buch: Bishop, Christopher M. (2006). Pattern Recognition and Machine Learning. Springer.

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

Prüfungsstoff

Alles was vorgetragen wurde.

Literatur

Bishop, Christopher M. (2006). Pattern Recognition and Machine Learning. Springer.

Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

Letzte Änderung: Mo 07.09.2020 15:19