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60835-01 - Vorlesung mit Übungen: High-dimensional Data Analysis and Learning on Graphs (6 KP)
| Semester | Frühjahrsemester 2021 |
| Weitere Semesterveranstaltungen zu diesen KP |
60835-01 (Vorlesung mit Übungen) 60835-02 (Vorlesung mit Übungen) |
| 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. |
| Teilnahmevoraussetzungen | 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 | Wochentag | Zeit | Raum |
|---|---|---|---|
| wöchentlich | Montag | 15.15-17.00 | - Online Präsenz - |
Einzeltermine
| Datum | Zeit | Raum |
|---|---|---|
| Montag 01.03.2021 | 15.15-17.00 Uhr | - Online Präsenz -, -- |
| Montag 08.03.2021 | 15.15-17.00 Uhr | - Online Präsenz -, -- |
| Montag 15.03.2021 | 15.15-17.00 Uhr | - Online Präsenz -, -- |
| Montag 22.03.2021 | 15.15-17.00 Uhr | - Online Präsenz -, -- |
| Montag 29.03.2021 | 15.15-17.00 Uhr | - Online Präsenz -, -- |
| Montag 05.04.2021 | 15.15-17.00 Uhr | Ostern |
| Montag 12.04.2021 | 15.15-17.00 Uhr | - Online Präsenz -, -- |
| Montag 19.04.2021 | 15.15-17.00 Uhr | - Online Präsenz -, -- |
| Montag 26.04.2021 | 15.15-17.00 Uhr | - Online Präsenz -, -- |
| Montag 03.05.2021 | 15.15-17.00 Uhr | - Online Präsenz -, -- |
| Montag 10.05.2021 | 15.15-17.00 Uhr | - Online Präsenz -, -- |
| Montag 17.05.2021 | 15.15-17.00 Uhr | - Online Präsenz -, -- |
| Montag 24.05.2021 | 15.15-17.00 Uhr | Pfingstmontag |
| Montag 31.05.2021 | 15.15-17.00 Uhr | - Online Präsenz -, -- |
| Montag 07.06.2021 | 13.00-15.00 Uhr | Bernoullianum, Grosser Hörsaal 148 |
| 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) |
| Prüfung | Lehrveranst.-begleitend |
| Hinweise zur Prüfung | 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., Bernoullianum, Grosser Hörsaal 148 |
| An-/Abmeldung zur Prüfung | Anm.: Belegen Lehrveranstaltung; Abm.: stornieren |
| Wiederholungsprüfung | keine Wiederholungsprüfung |
| Skala | 1-6 0,5 |
| Belegen bei Nichtbestehen | beliebig wiederholbar |
| Zuständige Fakultät | Philosophisch-Naturwissenschaftliche Fakultät, studiendekanat-philnat@unibas.ch |
| Anbietende Organisationseinheit | Fachbereich Informatik |