Maschinelles Lernen (IN2064)
Machine Learning (IN2064)
Lehrveranstaltung 0000001653 im WS 2016/7
Basisdaten
LV-Art | Vorlesung-Übung |
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Umfang | 6 SWS |
betreuende Organisation | Informatik 6 - Lehrstuhl für Robotik, Künstliche Intelligenz und Echtzeitsysteme (Prof. Knoll) |
Dozent(inn)en |
Georg Groh Patrick van der Smagt |
Termine |
Di, 10:00–13:00, MW 0001 Mi, 16:00–19:00, Interims I 102 sowie 2 einzelne oder verschobene Termine |
Zuordnung zu Modulen
-
IN2064: Maschinelles Lernen / Machine Learning
Dieses Modul ist in den folgenden Katalogen enthalten:- Allgemeiner Katalog der nichtphysikalischen Wahlfächer
weitere Informationen
Lehrveranstaltungen sind neben Prüfungen Bausteine von Modulen. Beachten Sie daher, dass Sie Informationen zu den Lehrinhalten und insbesondere zu Prüfungs- und Studienleistungen in der Regel nur auf Modulebene erhalten können (siehe Abschnitt "Zuordnung zu Modulen" oben).
ergänzende Hinweise | Bayes-Regel, ML-Schätzer, MAP-Schätzer, Versteckte Markov-Modelle, Viterbi- Algorithmus, Erwartungs-Maximierung, nichtlineare neuronale Netze und Fehlerpropagierung, Maximalrand und Stützvektormaschinen, Rückkopplung und Sequenzlerner: BPTT / RTRL / LSTM, differenzierbare Weltmodelle, Q-Lernen, TD- Lernen, partiell beobachtbare Markov-Entscheidungsprozesse, stochastische Suche, Evolutionsmethoden, künstliche Ameisen, Grundlagen der Informationstheorie, unüberwachtes Lernen, faktorielle Codes, selbstorganisierende Karten. |
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Links | TUMonline-Eintrag |
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Di, 12:15–13:45, MW 0001 Mi, 16:00–19:00, MI HS1 Mo, 10:00–12:00, MW 2001 |
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Di, 12:15–13:45, MW 0001 Mi, 12:00–14:00, MI 02.11.018 Mi, 16:00–19:00, MI HS1 Mo, 10:00–12:00, MW 0001 sowie einzelne oder verschobene Termine |
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Di, 12:00–14:00, MW 0001 Do, 08:00–10:00, MI 00.08.059 Mo, 10:00–12:00, MW 0001 Mi, 16:00–19:00, MI HS1 sowie einzelne oder verschobene Termine |