KogSys II: Lernende Systeme (WS 05/06)

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 in englischer Sprache.
Thema
Vorausgesetzt werden eine erfolgreiche Teilnahme an KogSys I (auch parallel belegbar) 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, most reading materials are in English. Topic
Successful participation in the course KogSys I (can also be studied in parallel) as well as basic computer skills and programming in Java (for solving homework assignements) are expected. Prerequisites

Termine und Dozenten

V: Mo, 14:00-16:00, F 125
Ü: Do, 16:00-18:00, F 380
Termine
Vorlesung: Ute Schmid
Übung: Emanuel Kitzelmann / Tom Hecker
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 / Some Links

Unterrichtsplan und Folien

Slides to some sessions will be updated!

17.10.05 Basic Concepts of Machine Learning [pdf]
Introduction
24.10.05 Foundations of Concept Learning [pdf]
31.10.05 Decision Trees [pdf]
07.11.05 Perceptrons and Multilayer-Perceptrons (c) [pdf]
14.11.05 Human Concept Learning [pdf]
Basic Approaches to Concept Learning
21.11.05 Inductive Logic Programming [pdf]
28.11.05 Genetic Algorithms / Genetic Programming [pdf]
05.12.05 Instance-based Learning [pdf]
12.12.05 Bayesian Learning [pdf]
19.12.05 Kernel Methods [pdf]
26.12.05 Weihnachtsferien
02.01.06 Weihnachtsferien
Special Aspects of Concept Learning
16.1.06 Reinforcement Learning [pdf]
23.01.06 Inductive Program Synthesis [pdf]
30.01.06 Analytical Learning [pdf]
Learning Strategies and Programs
06.02.06 Further Topics in and Applications of Machine Learning [pdf]
Perspective