Digitale Lehre
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Lehrinhalte
-Grundlagender statistischen Modellierung
-Grundlagen der Bayesschen Inferenz-Grundlagen der Statistischen Entscheidungstheorie
-Statistische Inferenz für ausgewählte Verteilungen
-Überblick über Ansätze der approximativen Inferenz
-GrundlegendeRegressions und Klassifikationsmodelle
-Grundlagen Neuronale Netzwerke
Voraussetzungen
Statistik I oder vergleichbares Vorwissen wird empfohlen
Offizielle Kursbeschreibung
Das Modul vermittelt Studierenden ein grundlegendes Verständnis statistischer Modellierungs-und Inferenz-Verfahren, die in den Kognitionswissenschaften, dem Maschinellen Lernen und auch in relevanten Berufsfeldern in der Daten-Analyse eingesetzt werden.Sie verstehen die Grundlagen statistischer Entscheidungs-Theorie und der Statistischen Inferenz, und können verschiedene Ansätzeerkennen und beschreiben.Sie kennen zentrale Methoden, und können siemathematisch beschreiben und selbständig anwenden. Sie erwerben dabei Erfahrungen in dem Verständnis und Verwendung englisch-sprachiger Fachterminologie, sowie im Umgang mit Softwarezur Implementierung statistischer Modelle.
Online-Angebote
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-Grundlagender statistischen Modellierung
-Grundlagen der Bayesschen Inferenz-Grundlagen der Statistischen Entscheidungstheorie
-Statistische Inferenz für ausgewählte Verteilungen
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-GrundlegendeRegressions und Klassifikationsmodelle
-Grundlagen Neuronale Netzwerke
Voraussetzungen
Statistik I oder vergleichbares Vorwissen wird empfohlen
Offizielle Kursbeschreibung
Das Modul vermittelt Studierenden ein grundlegendes Verständnis statistischer Modellierungs-und Inferenz-Verfahren, die in den Kognitionswissenschaften, dem Maschinellen Lernen und auch in relevanten Berufsfeldern in der Daten-Analyse eingesetzt werden.Sie verstehen die Grundlagen statistischer Entscheidungs-Theorie und der Statistischen Inferenz, und können verschiedene Ansätzeerkennen und beschreiben.Sie kennen zentrale Methoden, und können siemathematisch beschreiben und selbständig anwenden. Sie erwerben dabei Erfahrungen in dem Verständnis und Verwendung englisch-sprachiger Fachterminologie, sowie im Umgang mit Softwarezur Implementierung statistischer Modelle.
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- Lehrende: Florian Kadner
- Lehrende: Constantin Rothkopf
- Lehrende: Dominik Straub
Semester: SoSe 2021