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CS 542 — Maschinelles Lernen
(engl. Machine Learning)

Niveaustufe, Verpflichtungsgrad Aufbaumodul, Wahlpflichtmodul
Lehr- und Lernformen,
Arbeitsaufwand		 Vorlesung (4 SWS), Übung (2 SWS),
270 Stunden (90 Std. Präsenzzeit, 180 Std. Selbststudium)
Leistungspunkte,
Voraussetzungen zum Erwerb		 9 LP
Studienleistung(en): Erreichen von mindestens 50 Prozent der Punkte aus den wöchentlich zu bearbeitenden Übungsaufgaben und mündliche Präsentation der Lösung von mindestens zwei der Übungsaufgaben.
Prüfungsleistung: Mündliche Prüfung (Einzelprüfung) oder Klausur
Sprache,
Benotung		 Deutsch,
Die Benotung erfolgt mit 0 bis 15 Punkten gemäß der Prüfungsordnung für den Studiengang B.Sc. Data Science.
Dauer des Moduls,
Häufigkeit		 Ein Semester,
Alle 3-4 Semester
Modulverantwortliche(r) Prof. Dr. Dominik Heider, Prof. Dr. Matthias Schott

Inhalt

Methoden des maschinellen Lernens und Data Mining sind zentraler Gegenstand der aktuellen Forschung im Bereich intelligenter Systeme und werden bereits in einer Vielzahl praktischer Anwendungen eingesetzt.

Inhalt: Einführung und grundlegende Konzepte, Datenvorverarbeitung, statistisches Lernen, Fallbasiertes Lernen, Entscheidungsbäume, Support Vector Machines, Classifier Ensembles, Empirische Evaluierung von Lernverfahren


Qualifikationsziele

Die Studierenden sind in der Lage,

  • grundlegende Fragestellungen und Ziele des maschinellen Lernens zu verstehen,
  • mit speziellen Problemklassen, wie dem überwachten Lernen (Klassifikation und Regression), umzugehen,
  • wichtige Methoden des maschinellen Lernens und deren skalierbare Implementierungen zu nutzen,
  • Konzepte zur Evaluierung von Lernverfahren anzuwenden,
  • praktische Problemstellungen mit Verfahren des maschinellen Lernens eigenständig zu lösen,
  • nach wissenschaftlichen Arbeitsweisen vorzugehen (Erkennen, Formulieren, Lösen von Problemen, Abstraktion)
  • über wissenschaftliche Inhalte frei zu sprechen, sowohl vor einem Publikum als auch in einer Diskussion.

Voraussetzungen

Keine. Empfohlen werden die Kompetenzen, die im Modul Grundlagen der Statistik vermittelt werden.


Verwendbarkeit

Importmodul aus dem B.Sc. Data Science.

Es kann im FB12 verwendet werden im Studiengang bzw. in den Studiengängen

  • B.Sc. Data Science
  • B.Sc. Informatik
  • M.Sc. Data Science
  • M.Sc. Informatik
  • M.Sc. Mathematik
  • M.Sc. Wirtschaftsinformatik
  • M.Sc. Wirtschaftsmathematik
  • LAaG Informatik

Im Studiengang M.Sc. Wirtschaftsmathematik kann das Modul im Studienbereich Freie Wahlpflichtmodule absolviert werden.

Das Modul ist der Informatik zugeordnet. Weitere Informationen zur Wählbarkeit sind der Bereichsbeschreibung zu entnehmen.


Literatur

  • D.J. Hand, H. Mannila, P. Smyth. Principles of Data Mining. MIT Press. 2000.
  • T. Hastie, R. Tibshirani, J. H. Friedman. The Elements of Statistical Learning. Springer-Verlag, 2001.
  • T. Mitchell. Machine Learning. McGraw Hill, 1997.
  • I.H. Witten, E. Frank. Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques with Java Implementations. Morgan Kaufmann, 2000.
  • C.M. Bishop. Pattern Recognition and Machine Learning. Springer-Verlag, 2008.



Bitte beachten Sie:

Diese Seite beschreibt ein Modul gemäß dem im Wintersemester 2023/24 aktuellsten gültigen Modulhandbuch. Die meisten für ein Modul gültigen Regeln werden nicht durch die Prüfungsordnung festgelegt, und können daher von Semester zu Semester aktualisiert werden. Folgende Versionen liegen im Online-Modulhandbuch vor:

Das Modulhandbuch enthält alle Module, unabhängig vom aktuellen Veranstaltungsangebot, vergleichen Sie dazu bitte das aktuelle Vorlesungsverzeichnis in Marvin.

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