Moses - Probabilistische und Bayesianische Methoden für ML und KI

Modul / Version
#40638 / #2

Gültigkeit
WS 2014/15 - WS 2015/16

Verfügbare Sprache(n)
English

Titel des Moduls
Probabilistic and Bayesian Modelling in ML and AI
Probabilistische und Bayesianische Methoden für ML und KI

Leistungspunkte
6

Modulverantwortliche*r
Opper, Manfred

Benotung
Benotet

Prüfungsform
Mündliche Prüfung

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
Lippke, Cordula

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

Webseite

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

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Diese Modulbeschreibung gilt nicht im aktuellen Semester.

Die Modulbeschreibung gilt nur für den Zeitraum WS 2014/15 - WS 2015/16.

Lernergebnisse

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.

Lehrinhalte

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.

Modulbestandteile

Compulsory area

Die folgenden Veranstaltungen sind für das Modul obligatorisch:

Lehrveranstaltungen	Art	Nummer	Turnus	Sprache	SWS	ISIS	VVZ
Probabilistic and Bayesian Modelling in ML and AI	VL	0434 L 712	SoSe	Keine Angabe	4

ISIS-Kurssuche nach Veranstaltungen des Moduls

Arbeitsaufwand und Leistungspunkte

Probabilistic and Bayesian Modelling in ML and AI (VL):

Aufwandbeschreibung	Multiplikator	Stunden	Gesamt
Präsenzzeit	15.0	4.0h	60.0h
Vor-/Nachbereitungszeit	15.0	8.0h	120.0h
			180.0h(~6 LP)

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

Beschreibung der Lehr- und Lernformen

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.

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

Oral exam

Sprache(n)

English

Dauer/Umfang

Keine Angabe

Prüfungsbeschreibung (Abschluss des Moduls)

Mündliche Prüfung. (Voraussetzung für die mündliche Prüfung ist das Vorliegen des Übungsscheins). Unbenoteter Übungsschein (mindestens 60% der Aufgaben erfolgreich bearbeitet)

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

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.

Sonstiges

Keine Angabe