Das maschinelle Lernen hat in der jüngeren Vergangenheit stark an Bedeutung gewonnen, nicht nur als einer der Hauptpfeiler der modernen KI, sondern auch als Methodenlieferant und Innovationstreiber in vielen Anwendungsgebieten. Diese Bachelorvorlesung gibt eine Einführung in grundlegende Ideen und Konzepte des maschinellen Lernens als wissenschaftliche Disziplin im Schnittbereich von Informatik, Statistik und angewandter Mathematik. Der Schwerpunkt wird dabei auf der Problemklasse des überwachten Lernens liegen. Die Veranstaltung spannt einen Bogen von den theoretischen Grundlagen der Generalisierung bis hin zu wichtigen methodischen und algorithmischen Konzepten.
Bitte schreiben Sie sich selbständig für den Kurs ein. Einschreibeschlüssel: GML25
- Trainer/in: Clemens Damke
- Trainer/in: Eyke Hüllermeier