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63987-01 - Seminar: Statistical Learning Theory and Related Topics 4 KP

Semester Frühjahrsemester 2022
Angebotsmuster unregelmässig
Dozierende Aurelien Lucchi (aurelien.lucchi@unibas.ch, BeurteilerIn)
Inhalt This seminar will cover the foundations of learning theory. The main topics discussed in the seminar will be PAC learning, Rademacher Dimension Complexity and VC-dimension, Kernel methods, and Concentration inequalities. Each participant will give a presentation and write a report about a chosen topic. The assignment of the topics will be done the first week of the semester and presentations will start on week 3.
Lernziele * Reading and understanding scientific literature.
* Preparing and presenting scientific talks.
* Conducting scientific discussions with peers.
* Writing and discussing scientific reports.
Literatur - Learning with Kernels Support Vector Machines, Regularization, Optimization, and Beyond B. Schölkopf, A. Smola
- Foundations of Machine Learning M. Mohri, A. Rostamizadeh, and A. Talwalkar
- High-dimensional statistics: A non-asymptotic viewpoint M. J. Wainwright
- Understanding Machine Learning: From Theory to Algorithms S. Shalev-Shwartz, S. Ben-David

 

Teilnahmebedingungen The number of participants is limited to 20. Students in the M.Sc. or M.A. computer Science and mathematics may be given priority if the course is oversubscribed, but the course is also open to Bachelor students (then based on a first-come first-served basis).

Prerequisites:
* Probability theory
* Linear algebra
Anmeldung zur Lehrveranstaltung registration via https://services.unibas.ch
Unterrichtssprache Englisch
Einsatz digitaler Medien kein spezifischer Einsatz

 

Intervall wöchentlich
Datum 24.02.2022 – 02.06.2022
Zeit Donnerstag, 14.15-16.00 Spiegelgasse 1, Seminarraum 00.003
Datum Zeit Raum
Donnerstag 24.02.2022 14.15-16.00 Uhr Spiegelgasse 1, Seminarraum 00.003
Donnerstag 03.03.2022 14.15-16.00 Uhr Spiegelgasse 1, Seminarraum 00.003
Donnerstag 10.03.2022 14.15-16.00 Uhr Fasnachtsferien
Donnerstag 17.03.2022 14.15-16.00 Uhr Spiegelgasse 1, Seminarraum 00.003
Donnerstag 24.03.2022 14.15-16.00 Uhr Spiegelgasse 1, Seminarraum 00.003
Donnerstag 31.03.2022 14.15-16.00 Uhr Spiegelgasse 1, Seminarraum 00.003
Donnerstag 07.04.2022 14.15-16.00 Uhr Spiegelgasse 1, Seminarraum 00.003
Donnerstag 14.04.2022 14.15-16.00 Uhr Ostern
Donnerstag 21.04.2022 14.15-16.00 Uhr Spiegelgasse 1, Seminarraum 00.003
Donnerstag 28.04.2022 14.15-16.00 Uhr Spiegelgasse 1, Seminarraum 00.003
Donnerstag 05.05.2022 14.15-16.00 Uhr Spiegelgasse 1, Seminarraum 00.003
Donnerstag 12.05.2022 14.15-16.00 Uhr Spiegelgasse 1, Seminarraum 00.003
Donnerstag 19.05.2022 14.15-16.00 Uhr Spiegelgasse 1, Seminarraum 00.003
Donnerstag 26.05.2022 14.15-16.00 Uhr Auffahrt
Donnerstag 02.06.2022 14.15-16.00 Uhr Spiegelgasse 1, Seminarraum 00.003
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)
Wahlbereich Master Mathematik: Empfehlungen (Masterstudium: Mathematik)
Leistungsüberprüfung Lehrveranst.-begleitend
Hinweise zur Leistungsüberprüfung Seminar participants must
- write a written report on their seminar topic (45%)
- give a presentation on their topic (45%)
- give written feedback (peer review) on another participant's report (10%)
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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