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Machine Learning Lab Course

9 LP

English

#40635 / #2

Seit SS 2017

Fakultät IV

MAR 4-1

Institut für Softwaretechnik und Theoretische Informatik

34352000 FG Maschinelles Lernen

Müller, Klaus-Robert

No information


POS-Nummer PORD-Nummer Modultitel
61810 23169 Machine Learning Lab Course

Learning Outcomes

Students are able to implement and apply the core machine learning algorithms and analyze their performance on appropriate toy datasets. They further have a broad overview of current methods, their applications and limits.

Content

Treated are well known algorithms for dimensionality reduction, visualization, clustering, regression, and classification (incl. model selection).

Module Components

Pflichtteil:

All Courses are mandatory.

Course Name Type Number Cycle Language SWS
Praktikum Maschinelles Lernen PR 0434 L550 SS No information 6

Workload and Credit Points

Praktikum Maschinelles Lernen (PR):

Workload description Multiplier Hours Total
Präsenzzeit 15.0 6.0h 90.0h
Vor-/Nachbereitung 15.0 12.0h 180.0h
270.0h (~9 LP)
The Workload of the module sums up to 270.0 Hours. Therefore the module contains 9 Credits.

Description of Teaching and Learning Methods

Die Veranstaltung besteht zum einen aus wöchentlichen Veranstaltungen, in denen neue Methoden und Übungsaufgaben vorgestellt werden, bzw. Lösungen von Teilnehmern präsentiert werden, sowie eigenständiger Bearbeitung von Übungsaufgaben.

Requirements for participation and examination

Desirable prerequisites for participation in the courses:

Programmierkenntnisse, Teilnahme am Modul „Maschinelles Lernen 1“ oder „Maschinelles Lernen 2“ ist wünschenswert.

Mandatory requirements for the module test application:

No information

Module completion

Grading:

graded

Type of exam:

Oral exam

Language:

English

Duration/Extent:

20min

Duration of the Module

This module can be completed in one semester.

Maximum Number of Participants

The maximum capacity of students is 10.

Registration Procedures

Die Anmeldungen werden in der Reihenfolge des Eintreffens berücksichtigt; Details und Fristen siehe Fachgebietswebseite. http://www.ml.tu-berlin.de

Recommended reading, Lecture notes

Lecture notes

Availability:  unavailable

Electronical lecture notes

Availability:  available
Additional information:
Verfügbar im ISIS Kurs.

Literature

Recommended literature
No recommended literature given.

Assigned Degree Programs

Zur Zeit wird die Datenstruktur umgestellt. Aus technischen Gründen wird die Verwendung des Moduls während des Umstellungsprozesses in zwei Listen angezeigt.

This module is used in the following modulelists:

Students of other degrees can participate in this module without capacity testing.

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

This module is used in the following Degree Programs (new System):

    Students of other degrees can participate in this module without capacity testing.

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

    Miscellaneous

    No information