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17165-01 - Vorlesung: Machine Learning 8 KP

Semester Frühjahrsemester 2021
Angebotsmuster Jedes Frühjahrsem.
Dozierende Volker Roth (volker.roth@unibas.ch, BeurteilerIn)
Inhalt Probabilities
Generative models for discrete data
Classification & regression: Frequentist & Bayesian approaches, model selection, sparse models
Neural networks: Feed-forward & recurrent topologies, encoder-decoder models, interpretability in deep learning models
Elements of statistical learning theory
Support Vector Machines and kernels, Gaussian processes
Mixture models, mixtures of experts
Linear latent variable models: Factor analysis, PCA, CCA
Non-linear latent variable models: Variational autoencoders, deep information bottlenecks
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 Python. PyTorch & Tensorflow
Literatur https://mitpress.mit.edu/books/machine-learning-1
https://www.deeplearningbook.org/
Bemerkungen Target group: Master students
Weblink Course website

 

Teilnahmebedingungen Basic 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 wöchentlich
Datum 02.03.2021 – 02.06.2021
Zeit Dienstag, 10.15-12.00 - Online Präsenz -
Mittwoch, 14.15-16.00 - Online Präsenz -
Datum Zeit Raum
Dienstag 02.03.2021 10.15-12.00 Uhr - Online Präsenz -, --
Mittwoch 03.03.2021 14.15-16.00 Uhr - Online Präsenz -, --
Dienstag 09.03.2021 10.15-12.00 Uhr - Online Präsenz -, --
Mittwoch 10.03.2021 14.15-16.00 Uhr - Online Präsenz -, --
Dienstag 16.03.2021 10.15-12.00 Uhr - Online Präsenz -, --
Mittwoch 17.03.2021 14.15-16.00 Uhr - Online Präsenz -, --
Dienstag 23.03.2021 10.15-12.00 Uhr - Online Präsenz -, --
Mittwoch 24.03.2021 14.15-16.00 Uhr - Online Präsenz -, --
Dienstag 30.03.2021 10.15-12.00 Uhr - Online Präsenz -, --
Mittwoch 31.03.2021 14.15-16.00 Uhr - Online Präsenz -, --
Dienstag 06.04.2021 10.15-12.00 Uhr - Online Präsenz -, --
Mittwoch 07.04.2021 14.15-16.00 Uhr - Online Präsenz -, --
Dienstag 13.04.2021 10.15-12.00 Uhr - Online Präsenz -, --
Mittwoch 14.04.2021 14.15-16.00 Uhr - Online Präsenz -, --
Dienstag 20.04.2021 10.15-12.00 Uhr - Online Präsenz -, --
Mittwoch 21.04.2021 14.15-16.00 Uhr - Online Präsenz -, --
Dienstag 27.04.2021 10.15-12.00 Uhr - Online Präsenz -, --
Mittwoch 28.04.2021 14.15-16.00 Uhr - Online Präsenz -, --
Dienstag 04.05.2021 10.15-12.00 Uhr - Online Präsenz -, --
Mittwoch 05.05.2021 14.15-16.00 Uhr - Online Präsenz -, --
Dienstag 11.05.2021 10.15-12.00 Uhr - Online Präsenz -, --
Mittwoch 12.05.2021 14.15-16.00 Uhr - Online Präsenz -, --
Dienstag 18.05.2021 10.15-12.00 Uhr - Online Präsenz -, --
Mittwoch 19.05.2021 14.15-16.00 Uhr - Online Präsenz -, --
Dienstag 25.05.2021 10.15-12.00 Uhr - Online Präsenz -, --
Mittwoch 26.05.2021 14.15-16.00 Uhr - Online Präsenz -, --
Dienstag 01.06.2021 10.15-12.00 Uhr - Online Präsenz -, --
Mittwoch 02.06.2021 14.15-16.00 Uhr - Online Präsenz -, --
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
Expected Date: 23/24/25 June 2021, online
Admission to the examination: handing in "reasonable" solutions to >70% of the exercises
An-/Abmeldung zur Leistungsüberprüfung An-/Abmelden: Belegen resp. Stornieren der Belegung via MOnA
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

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