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Semester | Frühjahrsemester 2020 |
Angebotsmuster | Jedes Frühjahrsem. |
Dozierende | Volker Roth (volker.roth@unibas.ch, BeurteilerIn) |
Inhalt | Introduction: What is Machine Learning? Math refresher. Supervised Learning: theoretical foundations. Regression estimation: standard methods + algorithms. Classification: standard methods + algorithms. Neural Networks and Deep Learning. Learning Theory: risk minimization, regularization, elements of statistical learning theory. Kernel Methods. Mixture models. Conditional mixtures (mixtures of experts). Clustering. Bayesian model comparison. |
Lernziele | Understand the theoretical foundations of Machine Learning Understand and apply practical learning algorithms: linear and generalized linear models for regression and classification, neural networks, Support Vector machines & kernel methods, mixture models & clustering. Program in Matlab, Python and Tensorflow |
Literatur | tba |
Bemerkungen | Target group: Master students |
Weblink | Course website |
Teilnahmebedingungen | Knowledge and skills regarding pattern recognition, numerical analysis, and statistics |
Anmeldung zur Lehrveranstaltung | Übung: https://courses.cs.unibas.ch |
Unterrichtssprache | Englisch |
Einsatz digitaler Medien | Online-Angebot obligatorisch |
HörerInnen willkommen |
Intervall | Wochentag | Zeit | Raum |
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Keine Einzeltermine verfügbar, bitte informieren Sie sich direkt bei den Dozierenden.
Module |
Doktorat Informatik: Empfehlungen (Promotionsfach: Informatik) Kernfächer und Seminar (Masterstudium: Computational Biology and Bioinformatics) Modul: Applications of Distributed Systems (Masterstudium: Computer Science) Modul: Concepts of Machine Intelligence (Masterstudium: Computer Science) Modul: Concepts of Machine Intelligence (Master Studienfach: Computer Science) Modul: Interdisziplinäres und Wissenstransfer (Masterstudium: Actuarial Science) |
Leistungsüberprüfung | Lehrveranst.-begleitend |
Hinweise zur Leistungsüberprüfung | Oral exam Date: 24/25/26 June 2020, online |
An-/Abmeldung zur Leistungsüberprüfung | Anm.: Belegen Lehrveranstaltung; Abm.: stornieren |
Wiederholungsprüfung | keine Wiederholungsprüfung |
Skala | 1-6 0,5 |
Wiederholtes Belegen | beliebig wiederholbar |
Zuständige Fakultät | Philosophisch-Naturwissenschaftliche Fakultät, studiendekanat-philnat@unibas.ch |
Anbietende Organisationseinheit | Fachbereich Informatik |