200114 SE Anwendungsseminar: Geist und Gehirn (2019W)
Introduction to machine learning / Einführung in das maschinelle Lernen
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
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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
Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").
- Anmeldung von Mo 02.09.2019 11:00 bis Mi 25.09.2019 09:00
- Abmeldung bis Fr 04.10.2019 09:00
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
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
- 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
- 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.