Moses - Modulbeschreibung ohne Titel

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Modul / Version
#40977 / #1

Gültigkeit
SoSe 2020 - SoSe 2021

Verfügbare Sprache(n)
Englisch

Titel des Moduls
Theoretical Foundations of Machine Learning

Leistungspunkte
3

Modulverantwortliche*r
Opper, Manfred

Benotung
Benotet

Prüfungsform
Portfolioprüfung

Lehrsprache(n)
Englisch

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
manfred.opper@tu-berlin.de

Webseite

http://www.ki.tu-berlin.de/menue/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 SoSe 2020 - SoSe 2021.

Lernergebnisse

Die Studierenden haben eine vertieftes und erweitertes Verständnis der theoretischen Grundlagen des maschinellen Lernens. Dies geschieht durch das eigenständige Einarbeiten in ein aktuelles Forschungsthema anhand von Literatur sowie die eigenständige Ausarbeitung einer Beispielanwendung. Zudem sind sie kompetent in der Darstellung und Vermittlung wissenschaftlicher Themen mittels eines Vortrages.

Lehrinhalte

Das Seminar behandelt die theoretischen Grundlagen für die Entwicklung, die Analyse und das Verständnis von Algorithmen im Bereich des maschinellen Lernens. Hier werden unter anderem zum Konzepte wie Konvexe Lernprobleme, stochastischer Gradientenabstieg, Regularisierung und Online Learning behandelt. Das Seminar basiert auf dem aktuellen Lehrbuch: “Understanding Machine Learning-From theory to Algorithms” von Shai Shalev-Schwartz und Shai Ben-David.

Modulbestandteile

Pflichtbereich

Die folgenden Veranstaltungen sind für das Modul obligatorisch:

Lehrveranstaltungen	Art	Nummer	Turnus	Sprache	SWS	ISIS	VVZ
Theoretical Foundations of Machine Learning	SEM	3435 L 10531	SoSe	en	2

ISIS-Kurssuche nach Veranstaltungen des Moduls

Arbeitsaufwand und Leistungspunkte

Theoretical Foundations of Machine Learning (SEM):

Aufwandbeschreibung	Multiplikator	Stunden	Gesamt
Präsenzzeit	15.0	2.0h	30.0h
Vor-/Nachbereitung	15.0	4.0h	60.0h
			90.0h(~3 LP)

Der Aufwand des Moduls summiert sich zu 90.0 Stunden. Damit umfasst das Modul 3 Leistungspunkte.

Beschreibung der Lehr- und Lernformen

Das Seminar beinhaltet das Einarbeiten in aktuelle Literatur und die Entwicklung eines Vortrages.

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung

Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme an den Lehrveranstaltungen:

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

Verpflichtende Voraussetzungen für die Modulprüfungsanmeldung:

Dieses Modul hat keine Prüfungsvoraussetzungen.

Abschluss des Moduls

Benotung

Benotet

Prüfungsform

Portfolioprüfung

Art der Portfolioprüfung

100 Punkte insgesamt

Sprache(n)

Englisch

Prüfungselemente

Name	Punkte	Kategorie	Dauer/Umfang
(Deliverable Assessment) Application	50	praktisch	Keine Angabe
(Deliverable assessment) Presentation	50	mündlich	Keine Angabe

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

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

Die maximale Teilnehmerzahl beträgt 16.

Anmeldeformalitäten

Keine Angabe

Literaturhinweise, Skripte

Skript in Papierform

Verfügbarkeit: nicht verfügbar

Skript in elektronischer Form

Verfügbarkeit: nicht verfügbar

Literatur

Empfohlene Literatur
Understanding Machine Learning- From theory to Algorithms” by Shai Shalev-Schwartz and Shai Ben-David

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.

Sonstiges

Keine Angabe