Moses - Machine Intelligence II

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Modul / Version
#40549 / #2

Gültigkeit
SS 2015 - WS 2016/17

Verfügbare Sprache(n)
Englisch

Titel des Moduls
Machine Intelligence II

Leistungspunkte
6

Modulverantwortliche*r
Obermayer, Klaus

Benotung
Benotet

Prüfungsform
Mündliche Prüfung

Lehrsprache(n)
Englisch

Zugehörigkeit

Fakultät
Fakultät IV

Institut
Institut für Softwaretechnik und Theoretische Informatik

Fachgebiet
34351300 FG Neuronale Informationsverarbeitung

Prüfungsausschuss
Keine Angabe

Kontakt

Sekretariat
MAR 5-6

Ansprechpartner*in
Obermayer, Klaus

E-Mail-Adresse
oby@ni.tu-berlin.de

Webseite

https://www.tu.berlin/ni/studium-lehre/

Diese Modulbeschreibung ist nicht oder nicht vollständig auf deutsch hinterlegt.

Es wird auf Wunsch trotzdem der Inhalt der unvollständigen Spracheversion angezeigt.

Diese Modulbeschreibung gilt nicht im aktuellen Semester.

Die Modulbeschreibung gilt nur für den Zeitraum SS 2015 - WS 2016/17. Die Version für das aktuelle Semester (SoSe 2025) finden Sie hier: Modulbeschreibung des SoSe 2025

Lernergebnisse

Die Studierenden können die Leistungsfähigkeit der besprochenen Verfahren einschätzen, sie können sie auf Probleme in den Anwendungsdomänen erfolgreich einsetzen und eigenständig neue Verfahren entwickeln. Qualifikationsziele sind somit: 1) Verständnis zentraler Konzepte neuronaler Informationsverarbeitung 2) Kenntnisse unüberwachter Architekturen und Lernverfahren 3) Anwendung auf Probleme statistischer Modellierung, explorativer Datenanalyse und Visualisierung

Lehrinhalte

1) Dichteschätzung, Parameterschätzverfahren, Maximum Likelihood Estimation 2) Projektionsmethoden (Hauptkomponentenanalyse, Kernel-PCA, Quellentrennung) 3) Stochastische Optimierung 4) Clustering-Verfahren, Einbettung und Datenvisualisierung (zentrales und paarweises Clustering, selbstorganisierende neuronale Karten)

Modulbestandteile

Pflichtbereich

Die folgenden Veranstaltungen sind für das Modul obligatorisch:

Lehrveranstaltungen	Art	Nummer	Turnus	Sprache	SWS	ISIS	VVZ
Machine Intelligence II/Neuronale Informationsverarbeitung	VL	0434 L 867	SoSe	Keine Angabe	2
Machine Intelligence II/Neuronale Informationsverarbeitung	UE	0434 L 867	SoSe	Keine Angabe	2

ISIS-Kurssuche nach Veranstaltungen des Moduls

Arbeitsaufwand und Leistungspunkte

Machine Intelligence II/Neuronale Informationsverarbeitung (VL):

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

Machine Intelligence II/Neuronale Informationsverarbeitung (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

Keine Angabe

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung

Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme an den Lehrveranstaltungen:

Keine Angabe

Verpflichtende Voraussetzungen für die Modulprüfungsanmeldung:

Voraussetzung
Leistungsnachweis » [NI] Machine Intelligence II - Hausaufgabe «

Abschluss des Moduls

Benotung

Benotet

Prüfungsform

Mündliche Prüfung

Sprache(n)

Englisch

Dauer/Umfang

Keine Angabe

Prüfungsbeschreibung (Abschluss des Moduls)

Keine Angabe

Dauer des Moduls

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

Dieses Modul kann in folgenden Semestern begonnen werden:
Sommersemester.

Maximale teilnehmende Personen

Dieses Modul ist nicht auf eine Anzahl Studierender begrenzt.

Anmeldeformalitäten

Keine Angabe

Literaturhinweise, Skripte

Skript in Papierform

Verfügbarkeit: nicht verfügbar

Skript in elektronischer Form

Verfügbarkeit: verfügbar

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.

Sonstiges

Keine Angabe