Learning Outcomes
Students understand the fundamental concepts of statistical modelling in artificial intelligence and machine learning. They know the most important models and their application and are competent in understanding current literature.
Students are able to estimate the efficiency of the algorithms, to apply them successfully and develop new models if needed.
Content
The lecture presents an advanced study of probabilistic models which are widely used in Machine Learning and AI. These models can deal with uncertainties and prior knowledge in a principled way and can be adapted to a given problem by learning from training examples.
We will discuss the basic ideas and the computational techniques using a variety of applications.
Description of Teaching and Learning Methods
Integrierte Lehrveranstaltung bestehend aus Vorlesungs- und Übungsanteil.
Vorlesung: Frontalunterricht vor allen Teilnehmern zur Vermittlung des Stoffes kombiniert mit etwa 5 Übungen. Hier werden Übungsaufgaben besprochen, die von den Teilnehmern als Hausaufgaben bearbeitet werden. Die Übungsaufgaben umfassen sowohl die Analyse und Entwicklung von probabilistichen Modellen als auch den praktischen Umgang mit den besprochenen Verfahren.
Unterrichtssprache in dem Modul ist englisch.
