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Machine Learning

Prof. Dr.-Ing. Bodo Rosenhahn

Organisatorisches

Diese Veranstaltung wird aufgrund des Forschungssemesters von Prof. Rosenhahn im Sommersemester 2019 nicht stattfinden. Die Prüfung und Kurzprüfung wird weiterhin angeboten. Die Kurzprüfung findet dieses Semester direkt im Anschluss zur Hauptprüfung statt. Zur Vorbereitung können die Unterlagen aus der Stud.IP Gruppe und die hier verlinkten Videos genutzt werden.

Übungsbetreuung:


Fachnr: TBD

Termine (jeweils im Sommersemester, 3 Semesterwochenstunden):
Prüfung (ab SS 2017): Vorlesungsbegleitendes Material: siehe    

Inhaltsverzeichnis

Gegenstand der Vorlesung

Die Vorlesung widmet sich klassischen wie aktuellen Paradigmen des maschinellen Lernens. Ziel ist die „künstliche“ Generierung von Wissen aus Erfahrung oder Beispielen: Ein künstliches System analysiert Beispiele (Daten) strukturiert und lernt aus genau diesen Beispielen und kann diese nach Beendigung der Lernphase verallgemeinern. Neben unüberwachten Lernverfahren und statistischen Lernverfahren werden auch Adaboost, Random Forests und Neuronale Netze behandelt. Beispiele zur bildbasierten Objekterkennung oder Klassifikation stellen aktuelle Anwendungsbezüge her.

Voraussetzungen

Grundstudium

Ergänzende Literatur

Ergänzende Vorlesungen