Moses - Monte Carlo Methoden im Maschinellen Lernen und Künstlicher Intelligenz

Modul / Version
#40584 / #5

Gültigkeit
SS 2018 - SoSe 2021

Verfügbare Sprache(n)
English

Titel des Moduls
Monte Carlo Methods in Machine Learning and Artificial Intelligence
Monte Carlo Methoden im Maschinellen Lernen und Künstlicher Intelligenz

Leistungspunkte
6

Modulverantwortliche*r
Opper, Manfred

Benotung
Benotet

Prüfungsform
Portfolioprüfung

Lehrsprache(n)
English

Zugehörigkeit

Fakultät
Fakultät IV

Institut
Institut für Softwaretechnik und Theoretische Informatik

Fachgebiet
34351600 FG Künstliche Intelligenz

Prüfungsausschuss
Keine Angabe

Kontakt

Sekretariat
MAR 4-2

Ansprechpartner*in
Keine Angabe

E-Mail-Adresse
lehre@ki.tu-berlin.de

Webseite

http://www.ki.tu-berlin.de/menue/lehre

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Lernergebnisse

The students get to know new methods and current applications in artificial intelligence and machine learning. They know and understand the current literature in this field and are able to present their knowledge in a talk.

Lehrinhalte

Monte Carlo simulation plays an prominent role in statistics, machine learning and statistical physics. This lecture will give an overview of classical and more recent methods and their applications. Topics will include rejection and importance sampling, sequential Monte Carlo methods (particle filters) and Markov chain Monte Carlo techniques such as the Gibbs sampler, the Metropolis Hastings method, exact sampling and Hamiltonian Monte Carlo. Assessment will be by homework and mini projects including short presentations of methods and results. The lecture should be of interest to students in computer science, mathematics, statistics, physics and engineering.

Modulbestandteile

Compulsory area

Die folgenden Veranstaltungen sind für das Modul obligatorisch:

Lehrveranstaltungen	Art	Nummer	Turnus	Sprache	SWS	ISIS	VVZ
Monte Carlo Methods in AI and ML	VL	3435 L 721	SoSe	Keine Angabe	2
Monte Carlo Methods in AI and ML	UE	3435 L 719	SoSe	Keine Angabe	2

ISIS-Kurssuche nach Veranstaltungen des Moduls

Arbeitsaufwand und Leistungspunkte

Monte Carlo Methods in AI and ML (VL):

Aufwandbeschreibung	Multiplikator	Stunden	Gesamt
Präsenzzeit	15.0	2.0h	30.0h
Vor-/Nachbereitung	15.0	2.0h	30.0h
			60.0h(~2 LP)

Monte Carlo Methods in AI and ML (UE):

Aufwandbeschreibung	Multiplikator	Stunden	Gesamt
Präsenzzeit	15.0	2.0h	30.0h
Vor-/Nachbereitung	15.0	6.0h	90.0h
			120.0h(~4 LP)

Der Aufwand des Moduls summiert sich zu 180.0 Stunden. Damit umfasst das Modul 6 Leistungspunkte.

Beschreibung der Lehr- und Lernformen

Vorlesung: Frontalunterricht vor allen Teilnehmern zur Vermittlung des Stoffes Übungen: Bearbeitung von kleineren Projekten, Präsentation der Resultate in kurzen Vorträgen.

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung

Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme an den Lehrveranstaltungen:

Vorausgesetzt werden Grundkenntnisse in Mathematik (Lineare Algebra, Analysis, Stochastik) sowie Programmierkenntnisse.

Verpflichtende Voraussetzungen für die Modulprüfungsanmeldung:

Dieses Modul hat keine Prüfungsvoraussetzungen.

Abschluss des Moduls

Benotung

Benotet

Prüfungsform

Portfolio examination

Art der Portfolioprüfung

100 Punkte insgesamt

Sprache(n)

English

Prüfungselemente

Name	Punkte	Kategorie	Dauer/Umfang
(Ergebnisprüfung) Darstellung (Vortragsgestaltung)	30	mündlich	30 Minuten
(Ergebnisprüfung) Inhalt des Vortrags (Theorie und Resultate der Projekte)	70	mündlich	1Stunde

Notenschlüssel

Notenschlüssel »Notenschlüssel 2: Fak IV (2)«

Gesamtpunktzahl	1.0	1.3	1.7	2.0	2.3	2.7	3.0	3.3	3.7	4.0
100.0pt	95.0pt	90.0pt	85.0pt	80.0pt	75.0pt	70.0pt	65.0pt	60.0pt	55.0pt	50.0pt

Prüfungsbeschreibung (Abschluss des Moduls)

Die Gesamtnote gemäß § 47 (2) AllgStuPO wird nach dem Notenschlüssel 2 der Fakultät IV ermittelt.

Dauer des Moduls

Für Belegung und Abschluss des Moduls ist folgende Semesteranzahl veranschlagt:
2 Semester.

Dieses Modul kann in folgenden Semestern begonnen werden:
Sommersemester.

Maximale teilnehmende Personen

Die maximale Teilnehmerzahl beträgt 15.

Anmeldeformalitäten

Die Anmeldung zur Lehrveranstaltung erfolgt über die ISIS-Seite. Dies ersetzt nicht die Prüfungsanmeldung beim Prüfungsamt, bzw. in QISPOS.

Literaturhinweise, Skripte

Skript in Papierform

Verfügbarkeit: nicht verfügbar

Skript in elektronischer Form

Verfügbarkeit: verfügbar

Zusätzliche Informationen:

Literatur

Empfohlene Literatur
Keine empfohlene Literatur angegeben

Zugeordnete Studiengänge

Semester:

Zeige auch ausgelaufene Studiengänge und StuPOs

Diese Modulversion wird in folgenden Studiengängen verwendet:

	Studiengang / StuPO	StuPOs	Verwendungen	Erste Verwendung	Letzte Verwendung
Dieses Modul findet in keinem Studiengang Verwendung.

Studierende anderer Studiengänge können dieses Modul ohne Kapazitätsprüfung belegen.

Service-Veranstaltung für andere Studiengänge (vor allem aus dem natur- und ingenieurwissenschaftlichen Bereich und der Mathematik)

Sonstiges

Keine Angabe