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PRAKTISCHE VORLESUNG im SOMMERSEMESTER 2017

Mi 12-14 c.t. im Seminarraum 131 Carl-Zeiss-Straße 3


INHALT

Gegenstand des Kurses ist die Vermittlung grundlegender Kenntnisse über die Nutzung geeigneter Softwaresysteme und Programmierparadigmen für die maschinelle Datenanalyse.

Typische Lösungstechniken für Aufgabenstellungen aus den Bereichen Mustererkennung, Maschinelles Lernen, Datamining sind Algorithmen zur Klassifikation, Vorhersage, Clustering, Transformation, Visualisierung, Zeitreihenanalyse, Spektraldarstellung, Wahrscheinlichkeitsmodellierung und vieles mehr.

Unser Ziel ist das Trainieren von Fähigkeiten im praktischen Umgang mit Entwicklungswerkzeugen für maschinelles Lernen und Modellieren in Musteranalyse und Datamining sowie der Erwerb von Kompetenzen in Datenanalyse, Versuchsplanung, Konfiguration von ML-Lösungen.

Wir werden zu diesem Zweck die Programmiersprache 'R' kennenlernen und uns mit ihrer Funktionsweise, ihren Grafikfähigkeiten und vielen für ME/ML einschlägigen Zusatzpaketen vertraut machen.


Die Lehrveranstaltung (2 V/Ü) richtet sich an Studierende der Bachelorstudiengänge Informatik, Angewandte Informatik, Bioinformatik sowie Mathematik mit NF Informatik. Auf Antrag besteht die Zulassungsmöglichkeit für das Vertiefungsgebiet Intelligente Systeme im Masterstudiengang Informatik.

Die theoretischen Aspekte der Mustererkennung und des Dataminings werden in den Modulen Mustererkennung (4V) Maschinelles Lernen und Datamining (4V) behandelt.

Zur Vor/Nachbereitung des Vorlesungsstoffes wird ein ausführliches Folienskriptum zur Verfügung gestellt.

Erster Veranstaltungstermin ist Mittwoch, der 5. April 2017.

Meldung der Übungsarbeitsgruppen (je 2 Mitglieder, per e-Mail, mit Gruppennamen) bitte spätestens bis Montag, den 10. April 2017.





E.G. Schukat-Talamazzini Institut für Informatik Fakultät Mathe/Inf FSU Jena 04.07.2017 - 17:10 E-Mail