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Fakultät für Informatik
Forschungs- und Lehreinheit VII
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Theoretische Informatik und Grundlagen der KI

Statistische und Neuronale Lernverfahren (SS 2003)

Priv.-Doz. Dr. Martin Stetter

Bereich: prüfbare Vorlesung im Bereich 1.4 Künstliche Intelligenz / Maschinelles Lernen

Zeit: Dienstag 8.30 (s.t.) - 10.00

Ort: Raumänderung!! FMI 00.07.011

Beginn: 15.04.2003

Inhalt:

Diese Veranstltung behandelt neuronale Lernverfahren und ihre Einbettung in statistische Methoden der Dichteschaetzung und Funktionsapproximation. Am Anfang steht die Motivation neuronaler Netze und maschineller Lernverfahren sowohl aus dem biologischen als auch dem statistischen Kontext heraus sowie ihre Klassifikation unter Einfuehrung von Grundbegriffen. Danach werden einige wichtige ueberwachte Lernverfahren (Perceptron, das Multilagen-Percepron, Kern-Trick-Erweiterungen, Entfaltungstechniken, "Bayes-Belief Netze", Strukturlernen) behandelt. Diese Themen komplementieren die in der Veranstaltung "Clusteranalyse" besprochenen unueberwachten Lernverfahren, die oft im Kontext des Data- Mining zur Anwendung kommen.

Hörerkreis: Studenten des Hauptstudiums der Informatik, der Elektrotechnik oder der Physik.

Voraussetzungen: keine

Ohne Schein, Ohne Übungen

Literatur: (begleitende Literatur, kein Ersatz zum Besuch der Vorlesung)

Sprechstunde: nach Vereinbarung und nach der Vorlesung.


Vorlesungsunterlagen:


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Last modified: Mon Jul 14 12:12:01 MET DST 2003