| Maschinelles Lernen I (GÜ) |
| Untertitel: |
| Diese Lehrveranstaltung ist Teil des Moduls: Maschinelles Lernen, Maschinelles Lernen I |
| Semester: |
| SoSe 24 |
| Veranstaltungstyp: |
| Übung (Lehre) |
| Veranstaltungsnummer: |
| lv2433_s24 |
| DozentIn: |
| Nihat Ay |
| Beschreibung: |
- Geschichte der Neurowissenschaften und des maschinellen Lernens (insbesondere des tiefen Lernens)
- McCulloch-Pitts-Neuronen und binäre neuronale Netze
- Boolesche Funktionen und Schellwert-Funktionen
- Universalität von neuronalen McCulloch-Pitts-Netzwerken
- Lernen und das Perzeptron-Konvergenz-Theorem
- Support-Vektor-Maschinen
- Harmonische Analyse von Booleschen Funktionen
- Kontinuierliche künstliche neuronale Netze
- Kolmogorovsches Superpositions-Theorem
- Universelle Approximation mit kontinuierlichen neuronalen Netzen
- Approximationsfehler und die Gradienten-Abstiegs-Methode: die allgemeine Idee
- Die stochastische Gradienten-Abstiegs-Methode (Robbins-Monro- und Kiefer-Wolfowitz-Fälle)
- Mehrschichtige Netzwerke und der Backpropagation-Algorithmus
- Statistische Lerntheorie
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| Leistungsnachweis: |
| m1595 - Maschinelles Lernen<ul><li>p1543 - Maschinelles Lernen: Klausur schriftlich</li></ul><br>m1595-2022 - Maschinelles Lernen I<ul><li>p1543-2022 - Maschinelles Lernen I: Klausur schriftlich</li><li>vl424-2022 - Freiwillige Studienleistung Maschinelles Lernen I - Übungsaufgaben: Übungsaufgaben</li></ul> |
| ECTS-Kreditpunkte: |
| 3 |
| Weitere Informationen aus Stud.IP zu dieser Veranstaltung |
Heimatinstitut: Institut für Data Science Foundations (E-21)
In Stud.IP angemeldete Teilnehmer: 1
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