Kursinformation

Lehrinhalte
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[*]Konzepte des Machine Learning
[*]Lineare Verfahren
[*]Support Vector Machines
[*]Bäume und Ensembles
[*]Training und Bewertung
[*]Unüberwachtes Lernen
[*]Neuronale Netze und Deep Learning
[*]Faltende Neuronale Netze (CNNs)
[*]CNN-Anwendungen
[*]Rekurrente Neuronale Netze (RNNs)
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Literatur
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[*]T. Hastie et al.: The Elements of Statistical Learning. 2. Aufl., Springer, 2008
[*]I. Goodfellow et al.: Deep Learning. MIT Press, 2016
[*]A. Géron: Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow. O’Reilly, 2017*]
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Voraussetzungen
Grundlegende Kenntnisse in linearer Algebra und Statistik
Wünschenswert: Vorlesung „Fuzzy-Logik, Neuronale Netze und Evolutionäre Algorithmen“

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