Zur Merkliste hinzufügen
Zurück

 

60835-01 - Vorlesung mit Übungen: High-dimensional Data Analysis and Learning on Graphs 6 KP

Semester Frühjahrsemester 2021
Angebotsmuster unregelmässig
Dozierende Ivan Dokmanić (ivan.dokmanic@unibas.ch, BeurteilerIn)
Inhalt - High-dimensional probability for machine learning and data science
- Nonlinear dimensionality reduction (manifold learning, graph-based methods)
- Learning on graphs; graph neural networks; learning with invariances and equivariances
- Applications in scientific machine learning
Lernziele - Understand the idea of the concentration of measure
- Get an intuition for curses and blessings of dimensionality
- Understand the central role of low-dimensional structures (manifolds, sparsity, ...) and means to learn them
- Understand how to model data using graphs
- Understand the principles behind graph neural networks
Literatur Will be announced in the lecture.

 

Teilnahmebedingungen Successful completion of introductory math courses. Fundamentals of linear algebra, probability, and stats. Understanding of scientific computing and pattern recognition.

Coding in Python.

If you are unsure whether this courses is for you please contact the teacher.
Unterrichtssprache Englisch
Einsatz digitaler Medien kein spezifischer Einsatz
HörerInnen willkommen

 

Intervall wöchentlich
Datum 01.03.2021 – 31.05.2021
Zeit Montag, 15.15-17.00 - Online Präsenz -
Datum Zeit Raum
Montag 01.03.2021 15.15-17.00 Uhr --, --
Montag 08.03.2021 15.15-17.00 Uhr --, --
Montag 15.03.2021 15.15-17.00 Uhr --, --
Montag 22.03.2021 15.15-17.00 Uhr --, --
Montag 29.03.2021 15.15-17.00 Uhr --, --
Montag 05.04.2021 15.15-17.00 Uhr Ostern
Montag 12.04.2021 15.15-17.00 Uhr --, --
Montag 19.04.2021 15.15-17.00 Uhr --, --
Montag 26.04.2021 15.15-17.00 Uhr --, --
Montag 03.05.2021 15.15-17.00 Uhr --, --
Montag 10.05.2021 15.15-17.00 Uhr --, --
Montag 17.05.2021 15.15-17.00 Uhr --, --
Montag 24.05.2021 15.15-17.00 Uhr Pfingstmontag
Montag 31.05.2021 15.15-17.00 Uhr --, --
Module Doktorat Informatik: Empfehlungen (Promotionsfach Informatik)
Modul: Applications of Distributed Systems (Masterstudium: Computer Science)
Modul: Applications of Machine Intelligence (Masterstudium: Computer Science)
Modul: Concepts of Machine Intelligence (Master Studienfach Computer Science)
Modul: Methods of Machine Intelligence (Masterstudium: Computer Science)
Vertiefungsmodul: Angewandte Mathematik (Masterstudium: Mathematik)
Leistungsüberprüfung Lehrveranst.-begleitend
Hinweise zur Leistungsüberprüfung 30% homework
40% project (writeup and presentation)
30% written exam

A 50% score on HW sets is required to participate in the final exam.

Expected Date of the written exam: 7 June 2021, 1-3 p.m.
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

Zurück