Universität Wien FIND

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200114 SE Anwendungsseminar: Geist und Gehirn (2019W)

Introduction to machine learning / Einführung in das maschinelle Lernen

4.00 ECTS (2.00 SWS), SPL 20 - Psychologie
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung

Dieses Anwendungsseminar kann für alle Schwerpunkte absolviert werden.

Anwendungsseminare können nur fürs Pflichtmodul B verwendet werden! Eine Verwendung fürs Modul A4 Freie Fächer ist nicht möglich.

An/Abmeldung

Details

max. 20 Teilnehmer*innen
Sprache: Englisch

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

Dienstag 08.10. 13:15 - 14:45 PCR Computerhörsaal Psychologie, NIG 6.Stock A0607
Dienstag 15.10. 13:15 - 14:45 PCR Computerhörsaal Psychologie, NIG 6.Stock A0607
Dienstag 22.10. 13:15 - 14:45 PCR Computerhörsaal Psychologie, NIG 6.Stock A0607
Dienstag 29.10. 13:15 - 14:45 PCR Computerhörsaal Psychologie, NIG 6.Stock A0607
Dienstag 05.11. 13:15 - 14:45 PCR Computerhörsaal Psychologie, NIG 6.Stock A0607
Dienstag 12.11. 13:15 - 14:45 PCR Computerhörsaal Psychologie, NIG 6.Stock A0607
Dienstag 19.11. 13:15 - 14:45 PCR Computerhörsaal Psychologie, NIG 6.Stock A0607
Dienstag 26.11. 13:15 - 14:45 PCR Computerhörsaal Psychologie, NIG 6.Stock A0607
Dienstag 03.12. 13:15 - 14:45 PCR Computerhörsaal Psychologie, NIG 6.Stock A0607
Dienstag 10.12. 13:15 - 14:45 PCR Computerhörsaal Psychologie, NIG 6.Stock A0607
Dienstag 17.12. 13:15 - 14:45 PCR Computerhörsaal Psychologie, NIG 6.Stock A0607
Dienstag 07.01. 13:15 - 14:45 PCR Computerhörsaal Psychologie, NIG 6.Stock A0607
Dienstag 14.01. 13:15 - 14:45 PCR Computerhörsaal Psychologie, NIG 6.Stock A0607
Dienstag 21.01. 13:15 - 14:45 PCR Computerhörsaal Psychologie, NIG 6.Stock A0607
Dienstag 28.01. 13:15 - 14:45 PCR Computerhörsaal Psychologie, NIG 6.Stock A0607

Information

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

Erfolgreiche Absolventen dieses Seminars haben Wissen in folgenden Bereichen:
- Geschichte des maschinellen Lernens
- Wichtige Begriffe (AI, ML, ...)
- Wichtige Konzepte (bias-variance trade off, cross-validation, ...)
- Übersicht über wichtige Algorithmen
- Grundlagen der Programmiersprache Python
- Anwendung von ML Algorithmen auf echte Daten
Jede Einheit besteht aus zwei Teilen. Der erste Teil beschäftigt sich mit theoretischen Aspekten des ML und der zweite Teil mit der praktischen Anwendung.

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

Zwei schriftliche Prüfungen (multiple choice und Textantworten). Der erste Test findet nach ca. der Hälfte des Seminars statt, der zweite am Ende. Beide sind gleich gewichtet. Es dürfen keine Hilfmittel verwendet werden.

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

Die Ergebnisse beider Tests werden aufsummiert. Der Prozentsatz der errechten Punkte ergibt die Note. Mindestens 50% der Punkte müssen für einen positiven Absschluss erreicht werden. > 50% bis 63%: Note 4, > 63% bis 75%: Note 3, > 75% bis 88%: Note 2, > 88%: Note 1

Prüfungsstoff

Alle Inhalte welche im Seminar sowohl im theoretischen als auch im praktischen Teil behandelt werden sind für die Prüfung relevant.

Literatur

- An Introduction to Statistical Learning, Free download from: http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/ISLR%20Seventh%20Printing.pdf
- The Elements of Statistical Learning, Free download from: https://web.stanford.edu/~hastie/Papers/ESLII.pdf

Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

Letzte Änderung: Mo 07.09.2020 15:21