Vorlesung mit integrierter Übung

Grundlagen des Maschinellen Lernens

Name im Diploma SupplementMachine Learning Foundations
Anbieter Lehrstuhl für Software-Engineering, insb. mobile Anwendungen (http://www.se.wiwi.uni-due.de/)
LehrpersonProf. Dr. Volker Gruhn
SWS4Sprachedeutsch
TurnusSommersemestermaximale Hörerschaftunbeschränkt

empfohlenes Vorwissen

Grundlagen der Programmierung, Stochastik, Lineare Algebra, Analysis

Für dieses Modul werden Kenntnisse der Programmierung vorausgesetzt.

Lehrinhalte

Die Vorlesung vermittelt einen allgemeinen Überblick über die wichtigsten Techniken des Maschinellen Lernens (ML). Es werden verschiedene Verfahren und die zugehörigen Algorithmen betrachtet. Der Fokus liegt auf Techniken des überwachten und unüberwachten Lernens. Darüber hinaus wird betrachtet, wie Daten zur Verwendung in ML-Komponenten analysiert und vorverarbeitet werden müssen.

Die folgenden Themen werden in der Vorlesung unter anderem behandelt:

  • Lineare Regression und Klassifikation
  • Nichtlineare Verfahren
  • Decision Trees und Support Vector Machines
  • Neuronale Netze und Deep Learning
  • Clustering
  • Dimensionsreduktion

Literaturangaben

  • Geron, Aurélien. 2019. Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems. O’Reilly.
  • Albon, Chris; Langenau, Frank. 2019. Machine Learning Kochbuch: Praktische Lösungen mit Python: von der Vorverarbeitung der Daten bis zum Deep Learning. O’Reilly.
  • Goodfellow, Ian; Yoshua Bengio; Aaron Courville. 2016. Deep Learning. MIT Press.
  • Griffiths, Dawn. 2008. Head First Statistics. O'Reilly Germany.

Hörerschaft

  • AI-SE Bachelor 2017>Vertiefungsstudium >Wahlpflichtbereich I: Informatik >Modul "Grundlagen des Maschinellen Lernens"5.-6. Fachsemester, Pflicht
  • LA Info GyGe Master 2014>Wahlpflichtbereich Informatik >Modul "Grundlagen des Maschinellen Lernens"1.-3. Fachsemester, Pflicht
  • WiInf Bachelor 2010-V2013>Vertiefungsstudium >Wahlpflichtbereich >Vertiefungsrichtung "Modellierung und Realisierung betrieblicher Informationssysteme" >Modul "Grundlagen des Maschinellen Lernens"5.-6. Fachsemester, Pflicht
WIWI‑C1163 - Vorlesung mit integrierter Übung: Grundlagen des Maschinellen Lernens