KogSys II: Lernende Systeme (SS 05)

Thema / Topic

In der Vorlesung werden wesentlicher symbolische, statistische und neuronale Ansätze des maschinellen Lernens mit Bezügen zum menschlichen Lernen vertiefend eingeführt. In den Übungen werden Methoden und Techniken z.T mit Programmieraufgaben in Java vertieft.
Die Vorlesungssprache ist Deutsch, Materialien sind z.T. in englischer Sprache.
Thema
Vorausgesetzt werden eine erfolgreiche Teilnahme an KogSys I (gilt nicht für WS 04/05) sowie Grundkenntnisse im Umgang mit Rechnern und in Java (für die Bearbeitung einiger Übungsaufgaben). Voraussetzungen
In this course well-known symbolical, statistical, and neuronal approaches to machine learning are introduced and relations to human learning are discussed. In the practice part, some methods and techniques are applied and implemented in Java. Course language is German, some reading materials are in English. Topic
Successful participation in the course KogSys I (this is no prerequisite for winter term 04/05, where the course is offered for the first time) as well as basic computer skills and programming in Java (for solving homework assignements) are expected. Prerequisites

Termine und Dozenten

V: Do, 14:00-16:00, F 380
Ü: Di, 12:00-14:00, F 381
Termine
Vorlesung: Ute Schmid
Übung: Emanuel Kitzelmann
Dozenten

Anrechenbarkeit und Leistungsnachweise

Informationen auf der Seite Lehre der Gruppe CogSys im Überblick.

Literatur und Links

Tom Mitchell (1997). Machine Learning. McGraw Hill. empfohlene Literatur / recommended literature
Interessantes im Web

Unterrichtsplan und Folien

12.04.05 (TUE!) Basic Concepts of Machine Learning [pdf]
Introduction
14.04.05 Foundations of Concept Learning [pdf]
21.04.05 Decision Trees [pdf]
28.04.05 Perceptrons and Multilayer-Perzeptrons [pdf]
05.05.05 Christi Himmelfahrt  
12.05.05 Human Concept Learning [pdf]
Basic Approaches to Concept Learning
19.05.05 Inductive Logic Programming [pdf]
26.05.05 Fronleichnam  
02.06.05 Genetic Algorithms / Genetic Programming [pdf]
09.06.05 Instance-based Learning [pdf]
16.06.06 Bayesian Learning [pdf]
Special Aspects of Concept Learning
23.06.05 Reinforcement Learning [pdf]
30.06.05 Inductive Program Synthesis [pdf]
Learning Strategies and Programs
07.07.05 Further Topics in and Applications of Machine Learning [pdf]
Perspective