Diese Veranstaltung wird das nächste Mal im Wintersemester 2023/2024 angeboten.
Beschreibung
Die Vorlesung behandelt unter anderem folgende Themen:
- Wahrscheinlichkeitstheorie
- Regression und Gaußsche Prozesse
- Neuronale Netze
- Klassifikation
- Reinforcement Learning
Informationen
- Organistorische Hinweise und Änderungen werden ausschließlich im ILIAS-Kurs kommuniziert.
- Alle Unterlagen zu den Vorlesungen und Übungen stehen im ILIAS-Kurs bereit.
- Voraussetzung: Höhere Mathematik I+II, Informatik (Programmierung), Statistik
Literatur
- Ethem Alpaydin. Maschinelles Lernen. Oldenbourg Verlag, 2008.
- Jan Lunze. Künstliche Intelligenz für Ingenieure: Methoden zur Lösung ingenieurtechnischer Probleme mit Hilfe von Regeln, logischen Formeln und Bayesnetzen. De Gruytier Oldenbourg, 2016.
- Christopher M. Bishop. Pattern Recognition and Machine Learning. Springer Verlag, 2006.
- Carl E. Rasmussen und Christopher K. I. Williams. Gaussian Processes for Machine Learning. MIT Press, 2006.
- Trevor Hastie, Robert Tibshirani und Jerome Friedman. The Elements of Statistical Learning. Springer Verlag, 2009.
Ansprechpartner
![Dieses Bild zeigt Charlotte Stein](https://www.isys.uni-stuttgart.de/img/Mitarbeiter/Stein.jpg?__scale=w:150,h:150,cx:188,cy:178,cw:1597,ch:1597)
Charlotte Stein
M.Sc.Wissenschaftliche Mitarbeiterin
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- Raum 1.36
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Jonas Stiefelmaier
M.Sc.Wissenschaftlicher Mitarbeiter