Maschinelles Lernen in der Systemdynamik

Die Vorlesung behandelt die Grundlagen des maschinellen Learning mit Bezug auf praktische Probleme in der Systemdynamik.

Allgemeine Informationen

Dozent

Prof. Dr.-Ing. Cristina Tarín
Prof. Dr.-Ing. Oliver Sawodny

Semester

Sommer

Umfang

3 ECTS

Sprache

Deutsch

Termine

Mittwoch 09:45 - 11:15 Uhr im Seminarraum 1.01 (Waldburgstr. 19)

Die Prüfung findet am 17. Juli 2019 um exakt 9:45 Uhr im Raum 1.01 (ISYS, Waldburgstraße 17/19) statt.

Die Vorlesung behandelt unter anderem folgende Themen:

  • Bayessche Wahrscheinlichkeitstheorie
  • Gaußsche Prozesse
  • Neuronale Netze
  • Klassifikation
  • Reinforcement Learning
  • Den Zeitplan der Vorlesungen finden Sie auf ILIAS oder hier.
  • Die Vorlesung beginnt am 10.04.2019
  • Alle Unterlagen stehen im ILIAS-Kurs zum Download bereit.
  • Voraussetzung: Höhere Mathematik I+II, Informatik (Programmierung), Statistik
  • Die schriftliche Prüfung findet am 17. Juli 2019 um 9:45 Uhr im Raum 1.01 (ISYS, Waldburgstraße 17/19) statt.
  • 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.

Ansprechpartner

Dieses Bild zeigt Neureuther
M.Sc.

Philip Neureuther

Wissenschaftlicher Mitarbeiter

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